终端用户编程获得了广泛关注,电子表格无疑是终端用户编程中最流行的编程范式之一。电子表格通常被用来存储、计算和分析用户数据,帮助用户进行数据计算和决策计划。由于电子表格中可能存在大量的数据,其组织方式也多种多样,因此其中可能潜藏着各种类型的缺陷。近年来,多家金融投资公司因为电子表格中潜藏的错误,造成了巨大的经济损失。利用自动化技术帮助终端用户检测电子表格是否存在错误,尤为重要。其中,如何自动化检测与公式相关的电子表格缺陷得到了最多的关注。近二十年来,研究者们提出了各种各样的方法来检测公式缺陷。目前检测效果较好的主流方法可以依据它们的技术思路分成两类:基于规则匹配和基于聚类/学习算法的缺陷检测技术。前者通常能够依据预先设计的精准规则,以较高的准确率检测到特定类型的单元格缺陷,但相对而言检测的召回率不高;而后者能够根据公式特征和单元格的布局特征对单元格进行聚类,大幅提高检测的召回率,但由于电子表格本身的复杂性,后者对公式的结构和特征提取不够准确,导致最终的检测精度不高。本文基于已有工作CUSTODES提出了一个新技术WARDER。CUSTODES具有自适应性的学习能力,可以进行跨表格、跨布局风格的学习,但同时它存在将不相关的单元格吸纳进单元格类中的不足之处。通过对单元格类的构建过程进行自下而上的有效性检验和优化,WARDER能够足够精准地过滤掉和单元格类无关的单元格或不符合要求的整个单元格类,最终提升单元格聚类与缺陷检测的效果。综上所述,本文的主要贡献有如下三点:1.提出了WARDER,一种电子表格的单元格聚类与缺陷检测优化技术。WARDER针对单元格自身、单元格之间关系和整个单元格类的有效性属性进行检验,提升CUSTODES的单元格聚类效果,进而提升缺陷检测的效果;2.使用一个被相关工作广泛应用的电子表格基准测试集（采样自EUSES数据集）和一个大规模的电子表格语料库VEnron2,对WARDER进行充分的实验评估和案例研究,也对比了主流的其它电子表格缺陷检测技术,验证了WARDER在提升聚类和检测精度方面的优势;3.实现了两个工具:一个Excel插件EGuard,允许终端用户在Excel软件中查看WARDER对当前打开的工作表的检测结果和执行信息,帮助终端用户迅速检查和修复工具报告出的缺陷;另一个可视化集成工具SGuard,可对比多种主流技术的检测结果并统一展示。