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发明公开
CN106407113A 一种基于Stack Overflow和commit库的bug定位方法 有权

  • 专利标题： 一种基于Stack Overflow和commit库的bug定位方法
  • 专利标题（英）： Bug positioning method based on Stack Overflow and commit libraries
  • 申请号： CN201610824966.6
    申请日： 2016-09-09
  • 公开(公告)号： CN106407113A
    公开(公告)日： 2017-02-15
  • 发明人: 孙小兵 , 赵书鹏 , 李斌 , 杨辉
  • 申请人： 扬州大学
  • 申请人地址： 江苏省扬州市大学南路88号
  • 专利权人： 扬州大学
  • 当前专利权人： 扬州大学
  • 当前专利权人地址： 江苏省扬州市大学南路88号
  • 代理机构： 南京中新达专利代理有限公司
  • 代理商 孙鸥; 朱杰
  • 主分类号： G06F11/36
  • IPC分类号： G06F11/36
一种基于Stack Overflow和commit库的bug定位方法
摘要：
本发明涉及一种基于Stack Overflow和commit库的bug定位方法。本发明将用户提交的问题分解成问题段、代码段、stack trace段，使用RAKE算法提取出关键字匹配，计算所占比重，导出问题答案对，提取代码段，整合为问题代码段+答案代码段形式，使用RAKE提取关键字，设定为标签tag，再使用tag-LDA对commit库处理，建立主题模型，匹配，筛选出匹配度大于等于0.3的commit相应代码段，进行文本相似度匹配和利用由节点组成的程序依赖图对堆栈追踪stack trace进行结构相似度匹配，计算30％×文本相似度+70％×结构相似度的结果并推荐。本发明克服了无视多人参与其中的众包知识库，bug定位的准确率不高的缺陷。本发明结合了Stack Overflow问题库和软件Commit库中的信息，来对bug做出更好更精确的定位，对Latent Dirichlet Allocation模型拓展应用。
摘要（英）：

The invention relates to a bug positioning method based on Stack Overflow and commit libraries. The bug positioning method comprises the following steps: decomposing a problem submitted by a user into a problem section, a code section and a stack trace section, extracting keywords for matching by using a RAKE algorithm, calculating a ratio, exporting a problem answer pair, extracting the code section, integrating to obtain a problem code section + answer code section form, extracting the keywords by using RAKE, setting into a tag, processing the commit library by using a tag-Latent Dirichlet Ailocation (LDA) pair, building a subject model, matching, screening the code section corresponding to the commit with the matching degree greater than or equal to 0.3, performing text similarity matching, performing structure similarity matching on stack trace by using a program dependency graph consisting of nodes, calculating a result of 30% x the text similarity + 70% x the structure similarity, and recommending the result. The bug positioning method based on Stack Overflow and a commit library overcomes the shortcoming of low accuracy of bug positioning without considering a crowdsourcing knowledge library where multiple persons participate. By the combination of information in a Stack Overflow problem library and information in the software Commit library, the method can position a bug better and more precisely, and realize extended application of LDA models.

公开/授权文献
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