一种基于路径差异分析的缺陷定位方法

• 作者: 黄小红
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 路径分支特征 路径差异 缺陷定位 模糊C-均值算法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 软件技术研究
• 页码范围: 1114-1119
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.04.036

摘要

基于路径差异分析的缺陷定位所使用的方法通常分为两类,即基于路径距离度量的方法和基于元素信息统计的方法.现有的研究方法各有所长但也存在以下缺陷:a)冗余路径的存在干扰可疑度分析结果或者导致早熟收敛,以致结果不准确;b)基于路径距离度量的方法往往只返回执行差异信息,未考虑语句在不同状态下重要程度不同;c)基于元素信息统计的方法包含了大量对定位没有意义的谓词和语句,忽略了对这些无意义元素的耗时耗力的统计.由于缺乏必要的引导信息,导致用来作差异分析的路径有效性较低,同时路径的元素集合较长而难以求解也降低了分析的精度,所以针对现存问题提出了分支路径聚类筛选的方法,同时给出路径分支踪迹模糊聚类算法Bpfc.通过实验结果以及与Tarantula等三种经典实验对比分析可以证实,该方法能提高缺陷定位的效率和精确度,同时应用范围广泛,对开发、测试人员有深远意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄小红	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	4	4	1.0	2.0