一种基于聚类算法的缺陷语句定位技术

山东大学学报(工学版) ›› 2012, Vol. 42 ›› Issue (6): 19-24.

一种基于聚类算法的缺陷语句定位技术

蔡虹,黄霞

淮海工学院计算机学院, 江苏连云港 222005

收稿日期:2012-03-20 出版日期:2012-12-20 发布日期:2012-03-20
作者简介:蔡虹(1977- ),女,江西南昌人,讲师,硕士,主要研究方向为软件分析技术. E-mail:rainbow521@gmail.com
基金资助:
江苏省普通高校科研成果产业化项目(JH08-35)

A spectrum-based fault localization method based on clustering algorithm

CAI Hong, HUANG Xia

A spectrum-based fault localization method based on clustering algorithm

Received:2012-03-20 Online:2012-12-20 Published:2012-03-20

摘要/Abstract

摘要：

由于数据集的不一致,已有的基于频谱覆盖的缺陷定位方法之间的比较并不全面。本研究实现了现有的28种基于频谱覆盖的缺陷定位方法,并在同一数据集上加以比较。提出一种新的基于k-means聚类算法的缺陷定位技术,利用现有的多种方法计算出特征值,对数据集进行聚类并排序,给出一个新的语句的可疑度序列。实验结果表明:该方法可以取得比较好的结果,能够捕获到个别算法的优越性,较为有效地对程序中的缺陷进行定位。

关键词: 缺陷定位, 频谱覆盖, 聚类, 程序分析, 可疑度

Abstract:

The comparison of the existing spectrum-based fault localization methods is not comprehensive due to the difference of data set, and there is no single method best for all situations so far. Therefore, the existing 28 spectrum-based fault localization methods were implemented to evaluate spectrum-based methods in same data set. A new spectrum-based fault localization method, which utilized k-means algorithm, was proposed to obtain a new suspicious ranking of statements so as to improve the effectiveness of fault localization. The effectiveness and performance of this method were confirmed by means of the designed experiment, and the statements with accepted high suspiciousness in program was captured.

Key words: fault localization, spectrum-based coverage, clustering, program analysis, suspiciousness

中图分类号:

TP311

蔡虹,黄霞. 一种基于聚类算法的缺陷语句定位技术[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(6): 19-24.

CAI Hong, HUANG Xia. A spectrum-based fault localization method based on clustering algorithm[J]. JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY (ENGINEERING SCIENCE), 2012, 42(6): 19-24.

参考文献

相关文章 15

[1]	李晓辉,刘小飞,孙炜桐,赵毅,董媛,靳引利. 基于车辆与无人机协同的巡检任务分配与路径规划算法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(5): 101-109.
[2]	陈素根,赵志忠. 融合局部截断距离及小簇合并的密度峰值聚类[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(2): 58-70.
[3]	王梅,宋凯文,刘勇,王志宝,万达. DMKK-means——一种深度多核K-means聚类算法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2024, 54(6): 1-7.
[4]	王丽娟,徐晓,丁世飞. 面向密度峰值聚类的高效相似度度量[J]. 山东大学学报 (工学版), 2024, 54(3): 12-21.
[5]	张鑫,费可可. 基于log鲁棒核岭回归的子空间聚类算法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2023, 53(6): 26-34.
[6]	李兆彬,叶军,周浩岩,卢岚,谢立. 变异萤火虫优化的粗糙K-均值聚类算法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2023, 53(4): 74-82.
[7]	侯延琛,赵金东. 任意形状聚类的SPK-means算法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2023, 53(2): 87-92.
[8]	程业超,刘惊雷. 自适应图正则的单步子空间聚类[J]. 山东大学学报 (工学版), 2022, 52(2): 57-66.
[9]	卢建云,张蔚,李林. 一种基于动态局部密度和聚类结构的聚类算法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2022, 52(2): 118-127.
[10]	孟银凤,杨佳宇,曹付元. 函数型数据的分裂转移式层次聚类算法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2022, 52(1): 19-27.
[11]	朱恒东, 马盈仓, 代雪珍. 自适应半监督邻域聚类算法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2021, 51(4): 24-34.
[12]	朱昌明,岳闻,王盼红,沈震宇,周日贵. 主动三支聚类下的全局和局部多视角多标签学习算法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2021, 51(2): 34-46.
[13]	解子奇,王立宏,李嫚. 块对角子空间聚类中成对约束的主动式学习[J]. 山东大学学报 (工学版), 2021, 51(2): 65-73.
[14]	李蓓,赵松,谢志佳,牛萌. 电动汽车虚拟储能可用容量建模[J]. 山东大学学报 (工学版), 2020, 50(6): 101-111.
[15]	董新宇,陈瀚阅,李家国,孟庆岩,邢世和,张黎明. 基于多方法融合的非监督彩色图像分割[J]. 山东大学学报 (工学版), 2019, 49(2): 96-101.

多维度评价

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed

本文评价

推荐阅读 10

[1]	张永花,王安玲,刘福平 . 低频非均匀电磁波在导电界面的反射相角[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(2): 22 -25 .
[2]	孔祥臻,刘延俊,王勇,赵秀华 . 气动比例阀的死区补偿与仿真[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(1): 99 -102 .
[3]	来翔 . 用胞映射方法讨论一类MKdV方程[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(1): 87 -92 .
[4]	余嘉元1 , 田金亭1 , 朱强忠2 . 计算智能在心理学中的应用[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(1): 1 -5 .
[5]	季涛,高旭,孙同景,薛永端,徐丙垠 . 铁路10 kV自闭/贯通线路故障行波特征分析[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(2): 111 -116 .
[6]	秦通,孙丰荣*,王丽梅,王庆浩,李新彩. 基于极大圆盘引导的形状插值实现三维表面重建[J]. 山东大学学报(工学版), 2010, 40(3): 1 -5 .
[7]	孙殿柱,朱昌志,李延瑞 . 散乱点云边界特征快速提取算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(1): 84 -86 .
[8]	胡天亮,李鹏,张承瑞,左毅 . 基于VHDL的正交编码脉冲电路解码计数器设计[J]. 山东大学学报(工学版), 2008, 38(3): 10 -13 .
[9]	卜德云张道强. 自适应谱聚类算法研究[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(5): 22 -26 .
[10]	王杉,李田泽 . 一种绕线转子感应电机控制的新方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2008, 38(3): 86 -89 .