論文の概要: Detecting the Root Cause Code Lines in Bug-Fixing Commits by Heterogeneous Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01022v3
• Date: Tue, 13 May 2025 10:46:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 12:30:10.396508
• Title: Detecting the Root Cause Code Lines in Bug-Fixing Commits by Heterogeneous Graph Learning
• Title（参考訳）: 不均一グラフ学習によるバグフィクス通信におけるルート原因コード線の検出
• Authors: Liguo Ji, Chenchen Li, Shenglin Wang, Furui Zhan,
• Abstract要約: 自動欠陥予測ツールは、ソフトウェアプロジェクト内の欠陥に起因するソフトウェア変更を積極的に識別することができる。 異質で複雑なソフトウェアプロジェクトにおける既存の作業は、異質なコミット構造に苦労したり、コード変更におけるクロスライン依存関係を無視したりといった課題に直面し続けている。 本稿では,バグフィックスグラフ構築コンポーネント,コードセマンティックアグリゲーションコンポーネント,クロスラインセマンティック保持コンポーネントの3つの主要コンポーネントからなるRC_Detectorというアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5213722322518697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the continuous growth in the scale and complexity of software systems, defect remediation has become increasingly difficult and costly. Automated defect prediction tools can proactively identify software changes prone to defects within software projects, thereby enhancing software development efficiency. However, existing work in heterogeneous and complex software projects continues to face challenges, such as struggling with heterogeneous commit structures and ignoring cross-line dependencies in code changes, which ultimately reduce the accuracy of defect identification. To address these challenges, we propose an approach called RC_Detector. RC_Detector comprises three main components: the bug-fixing graph construction component, the code semantic aggregation component, and the cross-line semantic retention component. The bug-fixing graph construction component identifies the code syntax structures and program dependencies within bug-fixing commits and transforms them into heterogeneous graph formats by converting the source code into vector representations. The code semantic aggregation component adapts to heterogeneous data by using heterogeneous attention to learn the hidden semantic representation of target code lines. The cross-line semantic retention component regulates propagated semantic information by using attenuation and reinforcement gates derived from old and new code semantic representations, effectively preserving cross-line semantic relationships. Extensive experiments were conducted to evaluate the performance of our model by collecting data from 87 open-source projects, including 675 bug-fixing commits. The experimental results demonstrate that our model outperforms state-of-the-art approaches, achieving significant improvements of 83.15%,96.83%,78.71%,74.15%,54.14%,91.66%,91.66%, and 34.82% in MFR, respectively, compared with the state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアシステムのスケールの継続的な成長と複雑さにより、欠陥修復はますます困難でコストがかかるものになっています。 自動欠陥予測ツールは、ソフトウェアプロジェクトの欠陥によって引き起こされるソフトウェア変更を積極的に識別し、それによってソフトウェア開発の効率が向上する。 しかし、不均一で複雑なソフトウェアプロジェクトにおける既存の作業は、不均一なコミット構造に苦労したり、コード変更におけるクロスライン依存関係を無視したり、最終的には欠陥識別の精度を低下させたりといった課題に直面し続けている。 これらの課題に対処するために、RC_Detectorと呼ばれるアプローチを提案する。 RC_Detectorは、バグフィックスグラフ構築コンポーネント、コードセマンティックアグリゲーションコンポーネント、およびクロスラインセマンティック保持コンポーネントの3つの主要コンポーネントから構成されている。 バグフィックスグラフ構築コンポーネントは、バグフィックスコミット内のコード構文構造とプログラム依存性を特定し、ソースコードをベクトル表現に変換することで、それらを異種グラフフォーマットに変換する。 コードセマンティックアグリゲーションコンポーネントは、異種注意を用いて異種データに適応し、ターゲットコード行の隠されたセマンティック表現を学習する。 クロスラインセマンティック保持コンポーネントは、古いコードセマンティック表現から派生した減衰と補強ゲートを用いて、伝播セマンティック情報を規制し、効果的にクロスラインセマンティック関係を保存する。 675件のバグ修正コミットを含む87のオープンソースプロジェクトのデータを収集し,本モデルの性能評価を行った。 実験結果から,本モデルは最先端手法よりも83.15%,96.83%,78.71%,74.15%,54.14%,91.66%,91.66%,34.82%の大幅な改善が得られた。

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