【摘 要】
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随着软件规模的不断扩大和软件复杂度的不断提高,软件维护人员开始用缺陷报告来记录软件运行过程中产生的缺陷并指导缺陷的修复工作。在实际的软件维护中,相关人员发现大量低质量缺陷报告的存在。这些低质量缺陷报告对于缺陷修复来说是无效的,它们的存在阻碍维护工作的顺利开展。无效缺陷报告通常存在两个问题:(1)缺陷报告信息不完整;(2)根据缺陷报告的描述无法对缺陷进行重现。为了对无效缺陷报告进行检测,近年来,几种
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随着软件规模的不断扩大和软件复杂度的不断提高,软件维护人员开始用缺陷报告来记录软件运行过程中产生的缺陷并指导缺陷的修复工作。在实际的软件维护中,相关人员发现大量低质量缺陷报告的存在。这些低质量缺陷报告对于缺陷修复来说是无效的,它们的存在阻碍维护工作的顺利开展。无效缺陷报告通常存在两个问题:(1)缺陷报告信息不完整;(2)根据缺陷报告的描述无法对缺陷进行重现。为了对无效缺陷报告进行检测,近年来,几种基于特征工程的方法被提出。然而,这些方法对缺陷报告字段的完整性要求高,因此在特征提取时可能会遇到阻碍,从而导致方法失效。如何自动检测有效缺陷报告,发现缺陷报告有效性的描述模式,具有一定的研究意义。重复缺陷报告是一种特殊的无效缺陷报告。由于不同的表达习惯,不同的报告人员会采用不同的表达方式来描述同一个缺陷。重复缺陷报告通常完整且可重现,因此需要采用其它方法进行检测。本文基于卷积神经网络学习缺陷报告间的关联关系,从而更准确地检测重复缺陷报告。本文的主要工作总结如下:(1)阐述了缺陷报告质量、有效缺陷报告检测和重复缺陷报告检测的研究进展,分析了当前有效缺陷报告检测方法和重复缺陷报告检测方法的不足。(2)针对有效缺陷报告检测的问题,提出基于卷积神经网络的有效缺陷报告检测模型(Convolutional Neural Network Based Valid Bug Report Detection Model,CBVM)。该模型解决了现有的基于特征工程方法特征提取困难的问题,仅用缺陷报告的摘要和详细描述完成更加高效的有效缺陷报告检测工作。(3)为了从根本上解决无效缺陷报告问题,基于已训练好的有效缺陷报告检测模型,使用反卷积方法提取缺陷报告的有效描述模式,指导缺陷报告提交人员描写更加有效的缺陷报告。(4)针对重复缺陷报告问题,提出基于双通道卷积神经网络(Dual-Channel Convolutional Neural Network,DC-CNN)的重复缺陷报告检测模型。该模型将两个缺陷报告组合成一个表示缺陷报告对的双通道矩阵,并提取两个缺陷报告间的关联特征,达到高效检测重复缺陷报告的目标。(5)在OpenOffice、Eclipse、Mozilla等多个大规模开源数据集上进行了大量实验,通过对实验结果进行分析,证明本文提出的有效缺陷报告检测以及重复缺陷报告检测方法的有效性。
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