程序理解:现状与未来

程序理解是软件工程中的关键活动,在软件开发、维护、重用等任务中发挥着重要的作用.程序理解自软件工程出现以来,就一直是该领域的研究热点.随着软件应用的日益复杂和不断普及,程序理解研究的需求发生了新的变化,程序的自理解或自认知逐渐成为新的关注点,有必要对程序理解进行重新审视.从工程、学习和认知以及方法和技术这3个角度定位程序理解任务;随后,通过文献分析展示其研究布局,进而分别从认知过程、理解技术以及软件工程任务中的应用这3个方面,综合论述程序理解研究的发展脉络和研究进展.     

软件缺陷度量与分析技术研究

软件能力成熟度模型第4级中要求在项目中定量管理,建立组织级过程,构成完整的量化管理,采用统计或其它定量方法管理软件过程,并通过对过程中出现的方法、技术等问题进行因果分析和寻找解决方案[1]。在仔细研究了现有的缺陷度量分类方法和分析指标后,通过运用缺陷数据分析方法,在开发过程中运用缺陷分析的结果,可以采取合适的对策尽早发现和消除存在的缺陷,以提高软件产品的开发质量和成功率。     

基于抽象文法的通用程序理解架构研究

程序理解是一种需要高度智力活动的过程,其效率取决于所理解的程序、理解人员的领域经验和所采用的辅助机制。为了保证该活动的准确性和高效性,理解工具的半自动化支持是关键的。着重探讨和研究基于文法高级概念化抽象的程序理解,从不同层次不同方面来得到源程序的设计意图,实现语言平台的无关性。     

基于缺陷分析的软件测试有效性评估方法

为利用软件测试活动检测到的缺陷信息进行测试活动的有效性评估,改进软件测试活动,提出一种基于缺陷度量和缺陷基线的测试有效性评估方法.以正交缺陷分类方法为基础建立软件缺陷的分类框架,研究缺陷触发特征、缺陷类型统计信息与测试活动的关联,建立缺陷关联基线.通过分析实际缺陷度量与缺陷基线的偏离情况,评估测试活动的有效性,明确测试活动的改进方向.实例分析表明,该模型能够便捷地应用于测试活动有效性的定性评估.     

软件缺陷关联分析与缺陷排除研究

在软件开发过程中,软件缺陷具有传播的特性.缺陷的传播特性决定了缺陷之间并非独立存在,而存在相互关联,因此软件缺陷关联分析对于缺陷排除、软件质量保证、过程改进具有重要的意义.从软件缺陷关联的原因出发,基于面向对象的分析与设计模型,分析了软件缺陷的传播过程,研究了对象关联与软件缺陷关联之间的关系;依据缺陷的传播过程,建立了树状关联规则和特征相似关联规则;最后阐述了建立两种关联规则的步骤,开发了构建树状关联与特征相似关联的软件原型.     

软件错误定位研究综述

错误定位是软件调试中的一个热点问题,旨在高效地检测出软件错误。首先根据研究方法的不同,将已有错误定位方法从轻量级和重量级两个角度进行分类并进行比较。轻量级错误定位技术不涉及程序依赖关系分析,在程序执行覆盖信息的基础上用统计学或数据挖掘等方法找出可疑错误代码的集合来定位错误;重量级错误定位技术涉及程序依赖关系分析,主要分析数据依赖、控制依赖关系或使用程序切片等来识别可疑代码。然后,总结了常用的评测数据集和评测标准。最后,对错误定位的未来研究趋势进行了展望。     

基于程序频谱的动态缺陷定位方法研究

基于程序频谱的动态缺陷定位是软件自动化调试研究中的一个热点问题,通过搜集测试用例的程序频谱和执行结果,基于特定模型以定位缺陷语句在被测程序内的可能位置.对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行系统总结:首先,给出预备知识和基本假设;随后,提出缺陷定位研究框架并识别出框架内一系列可影响缺陷定位效果的内在影响因素,包括程序频谱构造方式、测试套件构成和维护、内在缺陷数量、测试用例预言设置、用户反馈和缺陷修复开销等;接着,对实证研究中采用的评测指标和评测程序进行总结和分析;然后,对缺陷定位方法在一些特定测试领域中的应用进行总结;最后,对该领域未来值得关注的研究方向进行了展望.     

基于BBNs的软件残留缺陷预测模型

介绍了软件残留缺陷的重要性,简要阐述了目前对残留缺陷进行预测的一些模型,并指出了其中的问题及现有模型适应性不好的原因,提出了基于BBNs的软件残留缺陷数预测模型,给出了模型构建的具体过程。     

基于程序频谱的两阶段缺陷定位方法

缺陷定位是软件质量保证中关键且困难的一项工作,随着软件规模的增大,人工进行缺陷定位的成本越来越高,自动化缺陷定位技术成为研究热点。现有的基于程序频谱的缺陷定位技术可以将缺陷定位到程序语句,但对于大型复杂的软件系统,这种定位方法将带来较大的时间花销。针对此问题,提出一种基于程序频谱的两阶段缺陷定位方法,第一阶段为粗粒度定位,将缺陷定位到程序模块;第二阶段为细粒度定位,在定位的程序模块中再将缺陷定位到语句;最后输出可疑语句推荐列表,辅助开发人员的调试工作。实验结果表明,相比于传统的方法,该方案在保证定位效果的前提下平均减少了10.24%的定位时间。     

软件多缺陷定位方法研究综述

软件多缺陷定位(Multiple Fault Localization,简称MFL)尝试在含有多个缺陷的软件程序中自动标识出这些缺陷所在的位置.传统的缺陷定位研究一般假设被测软件内仅含有一个缺陷,而实际情况下软件内往往包含多个缺陷,因此MFL问题更加贴近实际场景.当程序中存在多个缺陷时,由于缺陷数量难以准确估计,同时缺...     

软件缺陷预测模型间的比较实验: 问题、进展与挑战

近年来,研究者提出了大量的软件缺陷预测模型,新模型往往通过与过往模型进行比较实验来表明其有效性.然而,研究者在设计新旧模型间的比较实验时并没有达成共识,不同的工作往往采用不完全一致的比较实验设置,这可能致使在对比模型时得到误导性结论,最终错失提升缺陷预测能力的机会.对近年来国内外学者所做的缺陷预测模型间的比较实验进行系统性的总结:首先,阐述缺陷预测模型间的比较实验的研究问题;然后,分别从缺陷数据集、数据集划分、基线模型、性能指标、分类阈值这5个方面对现有的比较实验进行总结;最后,指出目前在进行缺陷预测模型间比较实验时面临的挑战,并给出建议的研究方向.     

基于深度学习的程序理解研究进展

程序理解通过对程序进行分析、抽象、推理从而获取程序中相关信息,在软件开发、维护、迁移等过程中起重要作用,因而得到学术界和工业界的广泛关注.传统程序理解很大程度上依赖开发人员的经验,但随着软件规模及其复杂度不断增大,完全依赖开发人员的先验知识提取程序特征既耗时耗力,又很难充分挖掘出程序中隐含特征.深度学习是一种数据驱动的端到端的方法,它根据已有数据构建深度神经网络对数据中隐含的特征进行挖掘,已经在众多领域中获得成功应用.将深度学习技术运用于程序理解中,根据具体任务以及大量数据自动地学习程序数据中蕴含的特征,可以充分地挖掘出程序中隐含的知识,提高程序理解的效率.对基于深度学习的程序理解研究工作进行综述,首先对程序所包含的性质进行分析,然后介绍主流的程序理解模型,包括基于序列、结构以及执行过程的程序理解模型.随后展示基于深度学习的程序理解在程序分析中的应用,主要针对代码补全、代码注释生成、代码检索等任务.最后,分析并总结程序理解研究所面临的挑战.     

基于信息检索的缺陷定位:问题、进展与挑战

缺陷的存在,会影响软件系统的正常使用甚至带来重大危害.为了帮助开发者尽快找到并修复这些缺陷,研究者提出了基于信息检索的缺陷定位方法.这类方法将缺陷定位视为一个检索任务,它为每个缺陷报告生成一份按照程序实体与缺陷相关度降序排序的列表.开发者可以根据列表顺序来审查代码,从而降低审查成本并加速缺陷定位的进程.近年来,该领域的研究工作十分活跃,在改良定位方法和完善评价体系方面取得了较大进展.与此同时,为了能够在实践中更好地应用这类方法,该领域的研究工作仍面临着一些亟待解决的挑战.对近年来国内外学者在该领域的研究成果进行系统性的总结:首先,描述了基于信息检索的缺陷定位方法的研究问题;然后,分别从模型改良和模型评估两方面陈述了相关的研究进展,并对具体的理论和技术途径进行梳理;接着,简要介绍了缺陷定位的其他相关技术;最后,总结了目前该领域研究过程中面临的挑战并给出建议的研究方向.     

面向程序自动修复的缺陷分类方法研究*

程序自动修复是近年软件工程的研究热点,但其发展难以满足工业应用的要求。分析了自动修复技术的局限性,引入了缺陷分类的思想,并与正交缺陷分类方法相结合,提出了面向软件自动修复的缺陷分类方法(APRDC)。基于APRDC提出了自动修复技术集成的思想。实验中将基于APRDC与基于随机的自动修复技术集成工具作了比较。实验结果表明基于APRDC方法的自动修复技术的集成提高了修复效果,同时也表明了APRDC方法的有效性。     

汉语机器理解研究现状及展望

分析了汉语不利于机器理解的几个特点，简要回顾了我国汉语机器理解研究的历史和取得的成果，指出了目前治语机器理解研究所面临的困难，并对研究前景作了展望。     

Object-Oriented Program Comprehension: Effect of Expertise, Task and Phase

The goal of our study is to evaluate the effect on program comprehension of three factors that have not previously been studied in a single experiment. These factors are programmer expertise (expert versus novice), programming task (documentation versus reuse), and the development of understanding over time (phase 1 versus phase 2). This study is carried out in the context of the mental model approach to comprehension based on van Dijk and Kintsch's model [(1983) Strategies of Discourse Comprehension. New York: Academic]. One key aspect of this model is the distinction between two kinds of representation the reader might construct from a text: (1) the textbase, which refers to what is said in the text and how it is said, and (2) the situation model, which represents the situation referred to by the text. We have evaluated the effect of the three factors mentioned above on the development of both the textbase (or program model) and the situation model in object-oriented program comprehension. We found a four-way interaction of expertise, phase, task and type of model. For the documentation group we found that experts and novices differ in the elaboration of their situation model but not their program model. There was no interaction of expertise with phase and type of model in the documentation group. For the reuse group, there was a three-way interaction between phase, expertise and type of model. For the novice reuse group, the effect of the phase was to increase the construction of the situation model but not the program model. With respect to the task, our results show that novices do not spontaneously construct a strong situation model but are able to do so if the task demands it.     

软件缺陷度量与软件过程管理方法研究

软件能力成熟度模型第4级中要求在项目中定量管理,建立组织级过程性能,构成完整的量化管理,采用统计或其它定量方法管理软件过程,并通过对过程中出现的方法,技术等问题进行因果分析和寻找解决方案。在仔细研究了现有的缺陷度量分类方法和分析指标后,提出了一个基于缺陷度量与分析的软件过程改进模型。应用该模型可以设计缺陷数据管理系统。     

航空机载软件缺陷分类方法研究及应用

分析现有软件缺陷分类方法,针对现有缺陷分类方法不能完全适用于航空机载软件缺陷管理的问题,结合机载软件研制阶段和特点,以现有软件缺陷分类方法为基础,综合考虑缺陷度量分析的要求,提出一种符合航空机载软件研制特点的缺陷分类方法,并给出了“缺陷类别”详细的分类.将其应用于实际软件研制过程中,应用结果表明,该方法满足机载软件缺陷分类原则.