文件信息增强的方法级软件缺陷定位

作者：薄莉莉; 朱程; 李斌^*; 孙小兵

来源：电子学报, 2023, 51(03): 613-621.

• 软件维护
• 缺陷定位
• 词汇相似度
• 语义相似度
• 文件信息
• 方法粒度

软件开发与维护中会产生大量缺陷报告，根据缺陷报告准确定位到缺陷代码的位置是极具挑战性的.目前大多数工作在文件粒度定位缺陷，虽然少量工作定位在方法粒度，但定位准确度较低.本文提出一个文件信息增强的方法级软件缺陷定位技术FMBL(a File information enhanced Method-level Bug Localization technology)，考虑方法与文件之间的从属关系以增强缺陷定位准确性.通过综合考虑代码与缺陷报告的词汇相似度、语义相似度和代码长度度量它们之间的相关性.在六个开源软件项目上开展实验以评估FMBL的有效性.结果表明，本文方法在六个项目上的平均Accuracy@10、MAP(Mean Average Precision)和MRR(Mean Reciprocal Rank)值分别达到0.436、0.223、0.296.与现有方法 BugLocator、BLIA(Bug Localization using Integrated Analysis)、BugPecker相比，本文方法在MAP指标上分别提升153.1%、209.1%、22.8%.

• 单位
  工业和信息化部