【摘 要】
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基于谱的错误定位（SBFL）方法能帮助程序员减小软件调试的困难。作为一种轻量方法,SBFL只需收集测试用例的覆盖信息和测试结果,计算程序每条语句的运行特征。众多SBFL方法,将四
【基金项目】
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湖南省科技计划项目（No.2015GK3071）,长沙市科技计划项目（No.K1509011-11）
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基于谱的错误定位（SBFL）方法能帮助程序员减小软件调试的困难。作为一种轻量方法,SBFL只需收集测试用例的覆盖信息和测试结果,计算程序每条语句的运行特征。众多SBFL方法,将四个运行特征组合成不同的可疑度计算公式。然而,这些公式受固定参数的影响,无法适应不同的程序集。因此,提出一种机器学习方法,能自动确定特定程序集的可疑度计算公式。首先,收集已标注错误语句的程序旧版本;再将错误语句与正确语句的运行特征两两相减,构造为训练集的一个样本;最后基于Weka的分类算法,学习到线性函数,作为该程序的错误定位模型。
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