作者：张文; 李自强; 杜宇航; 杨叶缺陷报告methodlocator细粒度缺陷定位方法级别词向量表示
摘要：当软件缺陷报告在跟踪系统中被指派给开发人员进行缺陷修复之后,缺陷修复人员就需要根据提交的缺陷报告来进行软件缺陷定位,并做出相应的代码变更,以修复该软件缺陷.在缺陷修复的整个过程中,软件缺陷定位占用了开发人员大量的时间.提出了一种方法级别的细粒度软件缺陷定位方法MethodLocator,以提高软件修复人员的工作效率.MethodLocator 首先对缺陷报告和源代码方法体利用词向量(word2vec)和TF-IDF 结合的方法进行向量表示;然后,根据源代码文件中方法体之间的相似度对方法体进行扩充;最后,通过对扩充后的方法体和缺陷报告计算其余弦距离并排序,来定位为修复软件缺陷所需做出变更的方法.在4 个开源软件项目ArgoUML、Ant、Maven和Kylin 上的实验结果表明,MethodLocator 方法优于现有的缺陷定位方法,它能够有效地将软件缺陷定位到源代码的方法级别上.
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