Programa de Pós-Graduação em Tecnologia da Informação
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Navegando Programa de Pós-Graduação em Tecnologia da Informação por Assunto "Agrupamento de relatórios de falha"
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Dissertação Integrando técnicas de recuperação de informações e agrupamento de relatórios de falhas para melhorar a localização de bugs em sistemas web(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-04-29) Ataide, Miguel de Oliveira; Kulesza, Uirá; http://lattes.cnpq.br/0189095897739979; http://lattes.cnpq.br/4087209426424576; Barbosa, Eiji Adachi Medeiros; Coelho, Roberta de Souza; Almeida, Rodrigo Bonifácio deA localização de bugs é uma tarefa desafiadora e cara que envolve enormes quantidades de dados, especialmente para grandes projetos. Muitas técnicas de localização de bugs baseada em recuperação de informações de linguagem natural foram propostas e aplicadas. No entanto, apenas algumas delas investigaram projetos industriais. Além disso, o atuais estudos do estado da arte demonstraram que se depende demasiadamente da qualidade dos artefatos de software envolvidos, em particular os bug reports e os arquivos do código-fonte. Outra abordagem para localização de bugs é o uso de agrupamento de relatórios de falha, que consolida a enorme quantidade de relatórios de falha em clusters, que ajudam a encontrar as causas de um bug. Nosso principal insight é que a combinação das ideias dessas abordagens podem melhorar a localização de bugs do atual estado da arte, especialmente para cenários de projetos industriais com artefatos de software realistas. Neste artigo, propomos LucyBug, uma técnica que integra recuperação de informações de linguagem natural e agrupamento de relatórios de falha para localizar os arquivos com bugs relacionados a um bug reportado. Realizamos experimentos em um grande sistema industrial, com foco na redução da dependência de artefatos de software de alta qualidade. Nossos melhores resultados mostraram que conseguimos encontrar arquivos com bugs em 68,17% dos casos, entre as 10 primeiras sugestões. Apresentamos também uma alternativa, que possui desempenho inferior ao método completo, mas não depende da semelhança textual entre arquivos de código-fonte e bug reports.