論文の概要: Software Fault Localization Based on Multi-objective Feature Fusion and Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17101v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 04:37:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 17:39:21.509604
• Title: Software Fault Localization Based on Multi-objective Feature Fusion and Deep Learning
• Title（参考訳）: 多目的特徴融合とディープラーニングに基づくソフトウェア故障の局在化
• Authors: Xiaolei Hu, Dongcheng Li, W. Eric Wong, Ya Zou,
• Abstract要約: ソフトウェアのフォールトローカライゼーションは、機能の多様性が制限され、従来の手法の精度が低いため、依然として困難である。 本稿では,多目的最適化を深層学習モデルに統合し,フォールトローカライゼーション(FL)の精度と効率を両立させる手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6724380665811045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Software fault localization remains challenging due to limited feature diversity and low precision in traditional methods. This paper proposes a novel approach that integrates multi-objective optimization with deep learning models to improve both accuracy and efficiency in fault localization (FL). By framing feature selection as a multi-objective optimization problem (MOP), we extract and fuse three critical fault-related feature sets: spectrum-based, mutation-based, and text-based features, into a comprehensive feature fusion model. These features are then embedded within a deep learning architecture, comprising a multilayer perceptron (MLP) and gated recurrent network (GRN), which together enhance localization accuracy and generalizability. Experiments on the Defects4J benchmark dataset with 434 faults show that the proposed algorithm reduces processing time by 78.2% compared to single-objective methods. Additionally, our MLP and GRN models achieve a 94.2% improvement in localization accuracy compared to traditional FL methods, outperforming state-of-the-art deep learning-based FL method by 7.67%. Further validation using the PROMISE dataset demonstrates the generalizability of the proposed model, showing a 4.6% accuracy improvement in cross-project tests over state-of-the-art deep learning-based FL method.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアのフォールトローカライゼーションは、機能の多様性が制限され、従来の手法の精度が低いため、依然として困難である。 本稿では,多目的最適化を深層学習モデルに統合し,フォールトローカライゼーション(FL)の精度と効率を両立させる手法を提案する。 多目的最適化問題(MOP)としての機能選択をフレーミングすることにより、スペクトルベース、突然変異ベース、テキストベースの3つの重要な機能セットを総合的な機能融合モデルに抽出し、融合する。 これらの機能は、多層パーセプトロン(MLP)とゲートリカレントネットワーク(GRN)で構成されるディープラーニングアーキテクチャに組み込まれ、ローカライズ精度と一般化性を向上させる。 434故障を伴うDefects4Jベンチマークデータセットの実験では、提案アルゴリズムは単一目的の手法と比較して処理時間を78.2%削減している。 さらに,我々のMLPおよびGRNモデルは,従来のFL法と比較して94.2%の精度向上を実現し,最先端のディープラーニングに基づくFL法を7.67%上回った。 PROMISEデータセットを用いたさらなる検証は、提案モデルの一般化可能性を示し、最先端のディープラーニングベースのFL法よりも4.6%の精度でクロスプロジェクトテストを改善することを示す。

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