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| 姜淑娟,张旭,王荣存,黄颖,张艳梅,薛猛.基于路径分析和信息熵的错误定位方法.软件学报,2021,32(7):17-0 |
| 基于路径分析和信息熵的错误定位方法 |
| A Fault Localization Approach Based on Path Analysis and Information Entropy |
| 投稿时间：2020-09-14 修订日期：2020-10-26 |
| DOI：10.13328/j.cnki.jos.006262 |
| 中文关键词: 错误定位 上下文信息 信息熵 路径分析 |
| 英文关键词:fault localization context information information entropy path analysis |
| 基金项目:国家自然科学基金（61673384）；江苏省自然科学基金（BK20181353）；高安全系统的软件开发与验证技术工业信息化部重点实验室开放基金（1015-56XCA18164）. |
| 作者 | 单位 | E-mail | | 姜淑娟 | 中国矿业大学 矿山数字化教育部工程研究中心, 江苏 徐州 221116
中国矿业大学 计算机科学与技术学院, 江苏 徐州 221116 | | | 张旭 | 中国矿业大学 矿山数字化教育部工程研究中心, 江苏 徐州 221116
中国矿业大学 计算机科学与技术学院, 江苏 徐州 221116 | | | 王荣存 | 中国矿业大学 矿山数字化教育部工程研究中心, 江苏 徐州 221116
中国矿业大学 计算机科学与技术学院, 江苏 徐州 221116
高安全系统的软件开发与验证技术工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学), 江苏 南京 211106 | rcwang@cumt.edu.cn | | 黄颖 | 中国矿业大学 矿山数字化教育部工程研究中心, 江苏 徐州 221116
中国矿业大学 计算机科学与技术学院, 江苏 徐州 221116 | | | 张艳梅 | 中国矿业大学 矿山数字化教育部工程研究中心, 江苏 徐州 221116
中国矿业大学 计算机科学与技术学院, 江苏 徐州 221116 | | | 薛猛 | 中国矿业大学 矿山数字化教育部工程研究中心, 江苏 徐州 221116
中国矿业大学 计算机科学与技术学院, 江苏 徐州 221116 | |
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| 摘要点击次数: 186 |
| 全文下载次数: 76 |
| 中文摘要: |
| 软件错误定位是一项耗时又费力的工作，因此如何提高软件错误定位的自动化程度一直以来都是软件工程领域研究的热点.现有的基于频谱的错误定位方法很少利用程序的上下文信息，而程序的上下文信息对错误定位至关重要.针对此问题，本文提出了一种基于路径分析和信息熵的错误定位方法FLPI.该方法在基于频谱信息技术的基础上，通过对所有执行路径中的数据依赖关系进行分析来引入执行上下文信息，同时利用信息熵理论将测试事件信息引入到可疑语句的怀疑度计算公式中，以提高错误定位的精度和效率.为了评价该方法的有效性，基于一组基准程序和开源程序进行实验验证.实验结果表明，本文所提方法FLPI能够有效地提高错误定位的精度和效率. |
| 英文摘要: |
| Software fault localization is a time-consuming and laborious work, so determining how to improve the automation of software fault localization has always been a hot topic in the field of software engineering. The existing spectrum-based fault localization (SBFL) methods rarely use the context information of the program, which is very important for fault localization. To solve this problem, the paper proposes a fault localization approach based on path analysis and information entropy (FLPI). Based on the spectrum information technology, this approach introduces the execution context information by analyzing the data dependencies in all execution paths, and introduces the test event information into the suspiciousness formula by using the information entropy theory, so as to maximize the accuracy and efficiency of fault localization. To evaluate the effectiveness of the proposed approach, the experiments were conducted on a set of benchmark programs and open source programs. Experimental results show that our FLPI approach can effectively improve the accuracy and efficiency of fault localization. |
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