論文の概要: RLocator: Reinforcement Learning for Bug Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05586v3
• Date: Mon, 30 Sep 2024 15:29:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:01:50.311386
• Title: RLocator: Reinforcement Learning for Bug Localization
• Title（参考訳）: RLocator: バグローカライゼーションのための強化学習
• Authors: Partha Chakraborty, Mahmoud Alfadel, Meiyappan Nagappan,
• Abstract要約: 強化学習に基づくバグローカライゼーション手法であるRLocatorを提案する。 6つの人気のあるApacheプロジェクトからの8,316のバグレポートのベンチマークデータセットに基づいて、実験的に評価した。 RLocatorは平均相互ランク(MRR)が0.62、平均精度(MAP)が0.59、トップ1スコアが0.46となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9854146581797698
• License:
• Abstract: Software developers spend a significant portion of time fixing bugs in their projects. To streamline this process, bug localization approaches have been proposed to identify the source code files that are likely responsible for a particular bug. Prior work proposed several similarity-based machine-learning techniques for bug localization. Despite significant advances in these techniques, they do not directly optimize the evaluation measures. We argue that directly optimizing evaluation measures can positively contribute to the performance of bug localization approaches. Therefore, In this paper, we utilize Reinforcement Learning (RL) techniques to directly optimize the ranking metrics. We propose RLocator, a Reinforcement Learning-based bug localization approach. We formulate RLocator using a Markov Decision Process (MDP) to optimize the evaluation measures directly. We present the technique and experimentally evaluate it based on a benchmark dataset of 8,316 bug reports from six highly popular Apache projects. The results of our evaluation reveal that RLocator achieves a Mean Reciprocal Rank (MRR) of 0.62, a Mean Average Precision (MAP) of 0.59, and a Top 1 score of 0.46. We compare RLocator with two state-of-the-art bug localization tools, FLIM and BugLocator. Our evaluation reveals that RLocator outperforms both approaches by a substantial margin, with improvements of 38.3% in MAP, 36.73% in MRR, and 23.68% in the Top K metric. These findings highlight that directly optimizing evaluation measures considerably contributes to performance improvement of the bug localization problem.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発者は、プロジェクトのバグを修正するのにかなりの時間を費やします。 このプロセスを合理化するために、特定のバグの原因となる可能性のあるソースコードファイルを特定するために、バグローカライゼーションアプローチが提案されている。 以前の研究では、バグローカライゼーションのための類似性に基づく機械学習技術が提案されていた。 これらの手法の大幅な進歩にもかかわらず、これらの手法は直接的に評価を最適化するものではない。 評価手法を直接最適化することは、バグローカライゼーション手法の性能に肯定的な貢献をすることができると論じる。 そこで本稿では,RL(Reinforcement Learning)技術を用いて,ランキングの指標を直接最適化する。 強化学習に基づくバグローカライゼーション手法であるRLocatorを提案する。 マルコフ決定プロセス(MDP)を用いてRLocatorを定式化し,評価手法を直接最適化する。 6つの人気の高いApacheプロジェクトの8,316のバグレポートのベンチマークデータセットに基づいて,このテクニックを提示し,実験的に評価する。 評価の結果,RLocatorは平均相反ランク(MRR)0.62,MAP0.59,トップ1スコア(46。 我々はRLocatorと2つの最先端バグローカライズツールFLIMとBugLocatorを比較した。 RLocatorはMAPで38.3%、MRRで36.73%、Top Kで23.68%向上した。 これらの結果から,評価指標を直接最適化することは,バグローカライゼーション問題の性能向上に大きく貢献することがわかった。

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