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An extensive study on smell-aware bug localization

机译：嗅觉感知错误本地化的广泛研究

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Bug localization is an important aspect of software maintenance because it can locate modules that should be changed to fix a specific bug. Our previous study showed that the accuracy of the information retrieval (IR)-based bug localization technique improved when used in combination with code smell information. Although this technique showed promise, the study showed limited usefulness because of the small number of: (1) projects in the dataset, (2) types of smell information, and (3) baseline bug localization techniques used for assessment. This paper presents an extension of our previous experiments on Bench4BL, the largest bug localization benchmark dataset available for bug localization. In addition, we generalized the smell-aware bug localization technique to allow different configurations of smell information, which were combined with various bug localization techniques. Our results confirmed that our technique can improve the performance of IR-based bug localization techniques for the class level even when large datasets are processed. Furthermore, because of the optimized configuration of the smell information, our technique can enhance the performance of most state-of-the-art bug localization techniques.
机译：错误本地化是软件维护的一个重要方面，因为它可以定位应更改的模块以修复特定错误。我们以前的研究表明，当与代码闻信息组合使用时，信息检索（IR）基于错误定位技术的准确性得到改善。虽然这种技术显示了承诺，但该研究显示有限的有用性，因为数据集的数量少：（1）项目中的项目，（2）闻名类型的类型，以及用于评估的基线BUG定位技术。本文介绍了我们之前对BENCH4BL实验的扩展，这是最大的错误本地化基准数据集可用于BUG本地化。此外，我们概括了嗅觉感知的错误本地化技术，以允许不同的嗅觉信息配置，其与各种错误定位技术相结合。我们的结果证实，即使在处理大型数据集时，我们的技术也可以提高基于IR的错误本地化技术的性能。此外，由于嗅觉信息的优化配置，我们的技术可以增强大多数最先进的错误本地化技术的性能。

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