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软件行为自动化分类与理解技术

发布时间:2024-04-06 19:57
  正确分析与理解计算机程序行为是完成软件维护与开发任务的必要前提。然而,现代软件的巨大规模与高复杂度使得分析软件行为成为了一项非常耗时与困难的任务。为了解决这一问题,本文提出一套基于程序执行序列的软件行为自动分类与理解技术,用以帮助程序员更加准确地分析与理解程序行为,从而提高软件维护的效率。本文中提出的技术分为两部分:基于多标签假设的程序执行序列分类技术与多层次程序执行序列建模理解技术。实践中,软件开发者通常使用包含程序执行序列的故障报告辅助对软件错误的诊断与修复,然而,为了排查软件故障,人工分析软件故障报告并将这些报告按错误原因分类是一项十分耗时且困难的任务。为了提高故障报告的分类效率,为后续理诊断修复错误奠定基础,研究者已经提出一系列基于程序执行序列的故障报告分类技术。现有的基于程序执行序列的故障报告分类技术采用单标签分类,该分类技术通过构建单标签分类模型为一个程序执行序列标注一个故障类型标签。然而,软件故障报告中的程序行为往往是多种程序错误相互作用的结果,因此,这种单一故障类型的假设不符合实际。本研究首先通过大规模实证研究调研了多标签分类技术与单标签分类技术在实际环境下效果以及性能...

【文章页数】:129 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

图2-1:本研宄技术概要??图2-1呈现了本文提出的技术框架

图2-1:本研宄技术概要??图2-1呈现了本文提出的技术框架

任务。??它们通常基于二进制相关性技术(例如,分类链的集合(ECC%)或标签功率??集(LP)(例如,随机k标签集(Rakel[37l))。算法适应方法扩展了特定的??学习算法,以便直接处理多标签数据(例如M1.KNN_)。对于不同的软件行??为数据集,不同的多标签学习算法的性能....


图2-2:自动化程序执行序列分类技术工作流程概要??人员“经常收到的故障报告比他们有时间能够进行彻底调查的要多得多”,并??“”??

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图3-1:三种分类算法基本原理差异示例??问题转换技术如前所述,针对于程序执行序列分类问题,单标签分类技??“”

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图3-2:实验中涉及到的分类技术归类??-技术1:?1-KNN单标签K-近邻技术??

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本文编号:3947077

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