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一种基于多变量Logistic模型的缺陷定位方法

         

摘要

缺陷定位是软件开发过程的重要环节.充分利用程序的结构特征和行为特征有助于提高缺陷定位效率.提出一种基于多变量Logistic回归分析的缺陷定位框架,用于软件演化时对新版本程序进行类方法级别的缺陷定位.首先设计一组度量结构特征和行为特征的指标,通过静态分析和测试程序搜集并构建旧版本程序的特征数据集,同时从缺陷跟踪系统获取旧版本缺陷信息;其次,基于所得特征数据集和缺陷信息,应用单变量分析筛选出度量指标中与缺陷显著相关的指标,随后用选中的显著指标展开多变量分析,训练多变量Logistic模型;最后,基于选出的显著指标搜集并构建新版本程序的特征数据集,运用得到的Logistic模型预测每个类方法的出错概率,进而按出错概率降序检查类方法以定位错误.基于一组开源程序进行缺陷定位实证研究,结果表明,多变量Logistic模型可以提高缺陷定位的效率.

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