基于频繁子图挖掘的错误定位方法

摘要

基于频繁子图挖掘的错误定位方法，将程序的所有实体共同作为一个整体，通过图挖掘方法获取失败用例执行中的特征模式，进而实现更加准确且包含运行时上下文的自动化错误定位结果。本发明方法是一种区分性子图挖掘方法，以频繁子图挖掘为基础框架，基于信息增益方法计算子图的可疑度，通过优化的频繁子图挖掘方法获取失败用例和成功用例执行中的特征模式，进而实现更加准确且包含运行时上下文的自动化错误定位结果。本发明可以获得子图可疑度的排序，进而提供给测试人员可疑度最高的K个子图，从而提高了开发人员定位错误的准确性和效率。

主权项

基于频繁子图挖掘的错误定位方法，其特征是将程序的所有实体共同作为一个整体，通过图挖掘方法获取失败测试用例执行中的特征模式，进而实现更加准确且包含运行时上下文的自动化错误定位结果，包括以下步骤：1)对程序执行频谱进行建模，基于测试用例对程序实体的执行顺序，构建出各测试用例的执行序列图，得到执行序列图集合；2)根据执行序列图中每个边在所有测试用例的执行序列图中的比例，对执行序列图进行剪枝，移除可疑度较小的边，以提升后续挖掘算法的效率和精度；对剪枝后得到的测试用例的执行序列图集合，使用区分性子图挖掘方法，首先通过频繁子图挖掘算法从失败的测试用例的执行序列图中挖掘出频繁子图，再通过频繁子图的熵值从中确定出对成功和失败的测试用例执行序列图最有区分性的子图，也即最有可能导致程序行为失败的执行模式，由此定位程序中最可能导致测试用例失败的位置。