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Bug报告的相关源代码文件定位--一个工作量感知的有效性评价

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 引言第11-18页
    1.1 研究动因第11-12页
    1.2 研究背景第12-15页
        1.2.1 基于程序分析的缺陷定位方法第12-13页
        1.2.2 基于bug报告的bug定位方法第13-15页
    1.3 本文工作第15-17页
    1.4 论文结构第17-18页
第二章 Bug报告的相关源代码文件定位第18-28页
    2.1 定位基本思想第18-19页
    2.2 典型定位方法第19-25页
        2.2.1 VSM方法第19-20页
        2.2.2 BugLocatu方法第20-22页
        2.2.3 LR方法第22-25页
        2.2.4 US方法第25页
    2.3 传统评价指标第25-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 基准实验数据集的自动化收集方法第28-42页
    3.1 实验研究对象第28-29页
    3.2 基准数据收集第29-31页
        3.2.1 Bug报告收集第29-30页
        3.2.2 API文档收集第30-31页
    3.3 定位结果收集第31-41页
        3.3.1 Bug定位流程第31-32页
        3.3.2 语料库的建立第32-35页
        3.3.3 VSM方法定位结果收集第35-38页
        3.3.4 BugLocator定位结果收集第38-39页
        3.3.5 LR方法定位结果收集第39-41页
        3.3.6 US方法定位结果收集第41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 工作量感知的定位方法有效性比较第42-65页
    4.1 科学研究问题第42-43页
    4.2 新型评价指标第43-50页
    4.3 实验方案设计第50-51页
    4.4 实验结果分析第51-62页
        4.4.1 Top-k工作量性能第51-54页
        4.4.2 平均工作量均值性能第54-55页
        4.4.3 首位工作量均值性能第55-57页
        4.4.4 Top-k工作量精度性能第57-59页
        4.4.5 平均工作量精度均值性能第59-61页
        4.4.6 首位工作量精度均值性能第61-62页
    4.5 实验效度威胁第62-64页
        4.5.1 构建效度第62-63页
        4.5.2 内部效度第63页
        4.5.3 外部效度第63-64页
    4.6 本章小结第64-65页
第五章 总结与展望第65-68页
    5.1 本文工作总结第65-66页
    5.2 未来工作展望第66-68页
参考文献第68-71页
致谢第71-72页
简历与科研成果第72-73页

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