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Discovering Program Topoi via Hierarchical Agglomerative Clustering

机译：通过分层凝聚群集发现程序TopoI

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摘要

In long lifespan software systems, specification documents can be outdated or even missing. Developing new software releases or checking whether some user requirements are still valid becomes challenging in this context. This challenge can be addressed by extracting high-level observable capabilities of a system by mining its source code and the available source-level documentation. This paper presents feature extraction and traceability (FEAT), an approach that automatically extracts topoi, which are summaries of the main capabilities of a program, given under the form of collections of code functions along with an index. FEAT acts in two steps: first, clustering: by mining the available source code, possibly augmented with code-level comments, hierarchical agglomerative clustering groups similar code functions. In addition, this process gathers an index for each function. Second, entry point selection: functions within a cluster are then ranked and presented to validation engineers as topoi candidates. We implemented FEAT on top of a general-purpose test management and optimization platform and performed an experimental study over 15 open-source software projects amounting to more than 1 M lines of codes proving that automatically discovering topoi is feasible and meaningful on realistic projects.
机译：在长时间寿命的软件系统中，规格文档可以过时甚至丢失。在此背景下，开发新软件版本或检查某些用户需求是否仍然有效。通过挖掘其源代码和可用的源级文档来提取系统的高级可观察功能来解决此挑战。本文介绍了特征提取和可追溯性（壮举），一种自动提取TopoI的方法，这些方法是程序的主要功能的摘要，以代码函数的集合以及索引的形式给出。 empleps有两个步骤：一，群集：通过挖掘可用的源代码，可能会使用代码级注释增强，分层凝聚群集组类似的代码函数。此外，此过程会收集每个功能的索引。其次，入口点选择：然后群集内的函数排列并呈现给验证工程师作为Topoi候选者。我们在通用测试管理和优化平台上实现了壮举，并进行了超过15个开源软件项目的实验研究，该项目达到超过1米的代码，证明自动发现Topoi是可行的，在现实项目中是有意义的。

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