【摘 要】
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大型软件系统的缺陷定位通常采用源代码与缺陷报告的文本相似性的排序方法，但是这种基于文本相似性的方法没能充分利用源代码结构信息，缺陷定位的准确率低。为了解决这个问题，提
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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基金项目：国家质检公益性行业科研专项基金资助项目（201310032-3）
论文部分内容阅读
大型软件系统的缺陷定位通常采用源代码与缺陷报告的文本相似性的排序方法，但是这种基于文本相似性的方法没能充分利用源代码结构信息，缺陷定位的准确率低。为了解决这个问题，提出了一种基于源代码结构（如类名、方法名、变量名、注释等）信息和历史缺陷报告信息进行缺陷定位的方法，对于源代码结构的不同部分，在与缺陷报告进行词语匹配时，赋予它们不同的权重，同时充分利用历史缺陷报告信息，提高缺陷定位的精度。使用了Eclipse作为测试项目进行实验，通过与BugLocator和BugScout等方法的结果进行对比，表明该方法能显
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