检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第8期35卷 3824-3842页

作者：杨馨悦刘安赵雷陈林章晓芳苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

软件变更预测旨在识别出具有变更倾向的模块,可以帮助软件管理者和开发人员有效地分配资源,降低维护开销.从代码中提取有效的特征在构建准确的预测模型中起着重要作用.近年来,研究人员从利用传统的手工特征进行预测转向具有强大表示能... 详细信息

软件变更预测旨在识别出具有变更倾向的模块,可以帮助软件管理者和开发人员有效地分配资源,降低维护开销.从代码中提取有效的特征在构建准确的预测模型中起着重要作用.近年来,研究人员从利用传统的手工特征进行预测转向具有强大表示能力的语义特征,他们从抽象语法树(abstract syntax tree,AST)的节点序列中提取语义特征构建模型.但已有研究忽略了AST的结构信息以及代码中丰富的语义信息,如何提取代码的语义特征仍然是一个具有挑战性的问题.为此,提出一种基于混合图表示的变更预测方法.该模型首先结合AST、控制流图(control flow graph,CFG)、数据流图(data flow graph,DFG)等结构信息构建代码的程序图表示,接着利用图神经网络学习出程序图的语义特征,根据该特征预测变更倾向性.所提模型能够融合各种语义信息以更好地表征代码.在多组变更数据集上开展与最新变更预测方法的对比实验,验证了所提方法的有效性.

关键词：软件变更预测图神经网络 AST 控制流图数据流图

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融合信息检索和深度模型特征的软件缺陷定位方法

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软件学报 2024年第7期35卷 3245-3264页

作者：申宗汶牛菲菲李传艺陈翔李奇葛季栋骆斌计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019

构建自动化的缺陷定位方法能够加快程序员利用缺陷报告定位到复杂软件系统缺陷代码的过程.早期相关研究人员将缺陷定位视为检索任务,通过分析缺陷报告和相关代码构造缺陷特征,并结合信息检索的方法实现缺陷定位.随着深度学习的发展,利... 详细信息

构建自动化的缺陷定位方法能够加快程序员利用缺陷报告定位到复杂软件系统缺陷代码的过程.早期相关研究人员将缺陷定位视为检索任务,通过分析缺陷报告和相关代码构造缺陷特征,并结合信息检索的方法实现缺陷定位.随着深度学习的发展,利用深度模型特征的缺陷定位方法也取得了一定效果.然而,由于深度模型训练的时间成本和耗费资源相对较高,现有基于深度模型的缺陷定位研究方法存在实验搜索空间和真实情况不符的情况.这些研究方法在测试时并没有将项目下的所有代码作为搜索空间,而仅仅搜索了与已有缺陷相关的代码,例如DNNLOC方法、DeepLocator方法、DreamLoc方法.这种做法和现实中程序员进行缺陷定位的搜索场景是不一致的.致力于模拟缺陷定位的真实场景,提出了一种融合信息检索和深度模型特征的TosLoc方法进行缺陷定位.TosLoc方法首先通过信息检索的方式检索真实项目的所有源代码,确保已有特征的充分利用;再利用深度模型挖掘源代码和缺陷报告的语义,获取最终定位结果.通过两阶段的检索,TosLoc方法能够对单个项目的所有代码实现快速缺陷定位.通过在4个常用的真实Java项目上进行实验,TosLoc方法能够在检索速度和准确性上超越已有基准方法.与最优基准方法DreamLoc相比,TosLoc方法在消耗DreamLoc方法35%的检索时间下,平均MRR值比DreamLoc方法提高了2.5%,平均MAP值提高了6.0%.

关键词：缺陷定位缺陷报告信息检索深度学习检索空间

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软件库依赖图谱的复杂性度量方法及其潜在应用

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软件学报 2023年第11期34卷 5282-5311页

作者：于海王莹徐美秋杨博许畅朱志良东北大学软件学院辽宁沈阳110169 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210046 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210046

在软件开发过程中,软件库可以减少开发时间和节约成本而被广泛使用,因此现代软件项目包含多种不同来源的代码而使得系统具有更高的复杂性和多样性.软件库在使用的过程中常常伴随着各种风险,如低质量或安全漏洞,从而严重影响软件项目的质... 详细信息

在软件开发过程中,软件库可以减少开发时间和节约成本而被广泛使用,因此现代软件项目包含多种不同来源的代码而使得系统具有更高的复杂性和多样性.软件库在使用的过程中常常伴随着各种风险,如低质量或安全漏洞,从而严重影响软件项目的质量.通过分析与软件库的耦合强度,来量化由软件库的依赖关系而引入客户代码的复杂性和多样性.首先,根据客户代码与软件库之间方法的调用关系建立软件边界图模型,区分开客户代码和软件库的代码边界;进而基于此提出一套软件库依赖图谱的复杂性度量指标RMS,用以量化不同来源软件之间的耦合强度.在实验过程中,挖掘Apache开源社区中10个流行软件所有历史版本数据,最终收集到7857个真实项目间依赖缺陷问题.在上述真实数据基础上,结合所提出的复杂性度量指标RMS,利用假设验证方法开展实证调查研究来探讨:H1:风险因子更高的边界节点是否更容易引入更多数量的项目间依赖缺陷;H2:风险因子更高的边界节点会是否更容易引入严重等级高的项目间依赖缺陷;H3:RMS度量指标数值多大程度地影响了引入项目间依赖缺陷数量和严重等级.实验结果表明,根据RMS度量指标评估,与软件库耦合度更高的边界节点容易引入更多数量且严重等级高的项目间依赖缺陷.与传统复杂性度量指标对比,RMS度量指标较大程度地影响了引入项目间依赖缺陷的数量和严重等级.

关键词：经验软件工程第三方库软件度量指标假设验证

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卷积神经网络的可解释性研究综述

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软件学报 2024年第1期35卷 159-184页

作者：窦慧张凌茗韩峰申富饶赵健计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京大学人工智能学院江苏南京210023 南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023

神经网络模型性能日益强大,被广泛应用于解决各类计算机相关任务,并表现出非常优秀的能力,但人类对神经网络模型的运行机制却并不完全理解.针对神经网络可解释性的研究进行了梳理和汇总,就模型可解释性研究的定义、必要性、分类、评估... 详细信息

神经网络模型性能日益强大,被广泛应用于解决各类计算机相关任务,并表现出非常优秀的能力,但人类对神经网络模型的运行机制却并不完全理解.针对神经网络可解释性的研究进行了梳理和汇总,就模型可解释性研究的定义、必要性、分类、评估等方面进行了详细的讨论.从解释算法的关注点出发,提出一种神经网络可解释算法的新型分类方法,为理解神经网络提供一个全新的视角.根据提出的新型分类方法对当前卷积神经网络的可解释方法进行梳理,并对不同类别解释算法的特点进行分析和比较.同时,介绍了常见可解释算法的评估原则和评估方法.对可解释神经网络的研究方向与应用进行概述.就可解释神经网络面临的挑战进行阐述,并针对这些挑战给出可能的解决方向.

关键词：神经网络可解释性分类深度学习

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基于改动树检索的拉取请求描述生成方法

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软件学报 2024年第11期35卷 5065-5082页

作者：蒋竞刘子豪张莉汪亮复杂关键软件环境全国重点实验室(北京航空航天大学) 北京100191 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

随着开源人工智能系统规模的扩大,软件的开发与维护也变得困难.GitHub是开源社区最重要的开源项目托管平台之一,通过GitHub提供的拉取请求系统,开发者可以方便地参与到开源项目的开发.拉取请求的描述可以帮助项目核心团队理解拉取请求... 详细信息

随着开源人工智能系统规模的扩大,软件的开发与维护也变得困难.GitHub是开源社区最重要的开源项目托管平台之一,通过GitHub提供的拉取请求系统,开发者可以方便地参与到开源项目的开发.拉取请求的描述可以帮助项目核心团队理解拉取请求的内容和开发者的意图,促进拉取请求被接受.当前,存在可观比例的开发者没有为拉取请求提供描述,既增加了核心团队的工作负担,也不利于项目日后的维护工作.提出一种自动为拉取请求生成描述的方法PRSim.所提方法提取拉取请求包含的提交说明、注释更新和代码改动等特征,建立语法改动树,使用树结构自编码器编码以检索代码改动相似的其他拉取请求,参照相似拉取请求的描述,使用编码器-解码器网络概括提交说明和注释更新,生成新拉取请求的描述.实验结果表明,PRSim的生成效果在Rouge-1、Rouge-2和Rouge-L这3个指标的F1分数上分别达到36.47%、27.69%和35.37%,与现有方法LeadCM相比分别提升了34.3%、75.2%和55.3%,与方法Attn+PG+RL相比分别提升了16.2%、22.9%和16.8%,与方法PRHAN相比分别提升了23.5%、72.0%和24.8%.

关键词：拉取请求语法改动树相似度计算自动摘要开源社区

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结合主动学习和半监督学习的软件可追踪性恢复框架

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软件学报 2025年第5期36卷 1924-1948页

作者：董黎明张贺孟庆龙匡宏宇南京大学软件学院江苏南京210093 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093

软件可追踪性被认为是软件开发过程可信的一个重要因素,确保对软件开发过程的可见性并进行全面追踪,从而提高软件的可信度和可靠性.近年来,自动化的软件可追踪性恢复方法取得了显著进展,但在企业项目中的应用仍面临挑战.通过调研研究和... 详细信息

软件可追踪性被认为是软件开发过程可信的一个重要因素,确保对软件开发过程的可见性并进行全面追踪,从而提高软件的可信度和可靠性.近年来,自动化的软件可追踪性恢复方法取得了显著进展,但在企业项目中的应用仍面临挑战.通过调研研究和实验案例分析,发现工业界场景中可追踪性模型表现不佳的3个关键挑战:原始数据低质量、样本稀疏性和不平衡性,并提出一种结合主动学习和半监督学习的软件可追踪性恢复框架STRACE(AL+SSL).该框架通过选择有价值的标注样本和生成高质量的伪标签样本,有效利用未标注的样本,克服数据低质量和稀疏性挑战.实验基于10个样本规模在几万至近百万个issue-commit跟踪对实例的企业项目,进行多组对比实验,结果表明该框架在当前真实企业项目软件可追踪性恢复任务上具有有效性.其中消融实验结果表明STRACE(AL+SSL)中主动学习模块所选择的无标签样本在可追踪性恢复任务中发挥了更为重要的作用.此外,还验证各个模块最佳的样本选择策略组合,包括调整后的半监督类平衡自训练样本选择策略CBST-Adjust和低成本高效率的主动学习子模块互信息SMI_Flqmi样本选择策略.

关键词：软件可追踪性主动学习半监督学习

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面向安卓自动化测试工具综合评估

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软件学报 2023年第4期34卷 1630-1649页

作者：钟怡石孟雨房春荣赵志宏陈振宇计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 深圳研究院(南京大学) 广东深圳518063

自动化测试工具是安卓应用质量保障的主要手段.随着安卓版本多样性、底层硬件差异性(碎片化)以及逻辑复杂性增加,自动化测试迎来新的挑战.为解决这些问题,近年来,业界开发出大量自动化测试工具.但是现有工具数量多,并且测试重点多样,测... 详细信息

自动化测试工具是安卓应用质量保障的主要手段.随着安卓版本多样性、底层硬件差异性(碎片化)以及逻辑复杂性增加,自动化测试迎来新的挑战.为解决这些问题,近年来,业界开发出大量自动化测试工具.但是现有工具数量多,并且测试重点多样,测试人员选择工具时存在一定的困扰.为帮助测试人员选择最佳测试工具,实现对自动化测试工具的统一评估,提出了面向安卓自动化测试工具多特征综合评估方法(comprehensive evaluation of Android automated testing, CEAT),并将其实现为便于测试人员使用的平台. CEAT在引入测试领域广泛接受的3个评估指标,即代码覆盖率、异常检出率、融合多版本兼容度得分的基础上,进一步基于变异测试的思想引入变异杀死率,并从用户体验出发引入UI控件覆盖率.以上5个指标构成CEAT整个体系,从而实现安卓自动化测试工具的综合多维评估.为验证CEAT的效果,生成了1 089个变异应用的待测应用集,在包含6个移动设备的真机集群中部署实验,对5个自动化测试工具适配并执行5 040次测试任务.最终结果表明:i) 5个指标从不同角度对自动化测试工具进行评估,更加多维地反映不同工具的测试效果,验证了CEAT的有效性;ii) CEAT支持测试人员为5个指标分配不同的权重,根据实际测试需求得到综合评估结果,具有一定的灵活性;iii) CEAT可自动改造APP获得变异应用,同时为工具设置特定平台用于测试,操作具备简单性. CEAT可以有效地根据不同测试需求为测试人员选择最佳的安卓自动化测试工具提供参考依据.

关键词：自动化测试碎片化变异测试 UI控件覆盖率多维评估

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分布式采样理论综述

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软件学报 2022年第10期33卷 3673-3699页

作者：凤维明尹一通计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

采样是一类基本的计算问题.从一个解空间中依特定概率分布进行随机采样,这一问题在近似计数、概率推断、统计学习等方面都有着诸多重要的应用.在大数据时代,采样问题的分布式算法与分布式计算复杂性受到越来越多的关注.近年来,有一系列... 详细信息

采样是一类基本的计算问题.从一个解空间中依特定概率分布进行随机采样,这一问题在近似计数、概率推断、统计学习等方面都有着诸多重要的应用.在大数据时代,采样问题的分布式算法与分布式计算复杂性受到越来越多的关注.近年来,有一系列的工作对分布式采样理论展开系统性的研究.综述了分布式采样的重要结论,主要包括有严格理论保障的分布式采样算法、采样问题在分布式模型上的计算复杂性以及采样与推断等问题在分布式计算模型中的相互联系.

关键词：采样分布式计算计算复杂性吉布斯分布马尔可夫链

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FactChain:一个基于区块链的众包知识融合系统

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软件学报 2022年第10期33卷 3546-3564页

作者：朱向荣吴鸿祜胡伟计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

知识图谱作为诸多人工智能应用的关键,受到学术界和工业界的广泛关注.当前的知识图谱一般由特定组织构建并维护,以RDF转储文件或SPARQL查询接口的方式提供知识访问服务,这种中心化的管理方式存在不能持久化访问的弊端.具体来说,一旦服... 详细信息

知识图谱作为诸多人工智能应用的关键,受到学术界和工业界的广泛关注.当前的知识图谱一般由特定组织构建并维护,以RDF转储文件或SPARQL查询接口的方式提供知识访问服务,这种中心化的管理方式存在不能持久化访问的弊端.具体来说,一旦服务提供者单点崩溃,用户就无法以可靠的方式获取知识.此外,知识因时效性可能需要更新,不同来源的知识之间可能存在冲突,传统的知识图谱构建维护方式难以有效地处理这些问题.区块链技术以其分布式存储与共识机制,为知识图谱的分布式构建与管理提供了新思路.FactChain是一个基于区块链的知识管理系统,具有为知识的多源共享与融合建立全新的去中心化生态的潜力.使用联盟链作为底层架构,由区块链、组织和参与人这3层结构组成.通过区块链上的智能合约编程实现融合多源冲突知识的真值验证算法,具有在组织层面实现并部署基于分布式应用的参与人管理、在本地局部本体与全局共享本体间建立映射以及结合链上与链下数据响应参与人查询请求等功能.

关键词：知识图谱区块链分布式知识管理知识融合

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基于自适应权重的多源部分域适应

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软件学报 2024年第4期35卷 1703-1716页

作者：田青孙灿宇储奕南京信息工程大学软件学院江苏南京210044 数字取证教育部工程研究中心(南京信息工程大学) 江苏南京210044 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

作为机器学习的一个新兴领域,多源部分域适应(MSPDA)问题由于其源域自身的复杂性、领域之间的差异性以及目标域自身的无监督性,给相关研究带来了挑战,以致目前鲜有相关工作被提出.在该场景下,多个源域中的无关类样本在域适应过程中会造... 详细信息

作为机器学习的一个新兴领域,多源部分域适应(MSPDA)问题由于其源域自身的复杂性、领域之间的差异性以及目标域自身的无监督性,给相关研究带来了挑战,以致目前鲜有相关工作被提出.在该场景下,多个源域中的无关类样本在域适应过程中会造成较大的累积误差和负迁移.此外,现有多源域适应方法大多未考虑不同源域对目标域任务的贡献度不同.因此,提出基于自适应权重的多源部分域适应方法(AW-MSPDA).首先,构建了多样性特征提取器以有效利用源域的先验知识;同时,设计了多层次分布对齐策略从不同层面消除了分布差异,促进了正迁移;此外,为量化不同源域贡献度以及过滤源域无关类样本,利用相似性度量以及伪标签加权方式构建自适应权重;最后,通过大量实验验证了所提出AW-MSPDA算法的泛化性以及优越性.

关键词：多源部分域适应负迁移多样性特征提取多层次分布对齐自适应权重

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