基于图Transformer的变更集错误定位方法

来源：软件学报杂志2026年第5期北京时间：

作者：刘浩，杜军威，李玉莹，房敏营，贾学海

单位：刘浩，青岛科技大学 数据科学学院, 山东 青岛 26606111,杜军威，青岛科技大学 数据科学学院, 山东 青岛 26606102,李玉莹，青岛科技大学 数据科学学院, 山东 青岛 26606103,房敏营，青岛科技大学 数据科学学院, 山东 青岛 26606104,贾学海，青岛科技大学 信息科学技术学院, 山东 青岛 26606105

摘要：错误定位是软件维护过程中的关键环节, 如何提升自动化故障定位的有效性和效率是软件工程领域的研究焦点之一. 随着开源软件数量激增且软件热更新需求增多, 面向变更集的自动化错误定位成为软件质量保障的重要手段. 传统基于信息检索的错误定位方法只能表征自身文本信息, 未能充分考虑变更集中的结构和语义变化, 无法直接应用于变更集的错误定位任务. 因此, 提出一种基于图Transformer的变更集错误定位方法, 使用基于变更信息抽象语法树表征代码结构变化信息, 并从局部和全局角度表征变更代码和错误报告的语义信息, 进而实现变更集中错误信息的匹配和定位. 对来自6个错误诱发变更集的错误报告和变更进行测试, 与最先进模型相比, MAP和MRR指标分别提升11.4%和12.9%, 证明了该方法的有效性.

关键词：错误定位;图表示;错误诱发变更集;抽象语法树;错误报告

基金资助：国家自然科学基金 (62202253, 6217072142); 山东省自然科学基金 (ZR2024QF199, ZR2021MF092, ZR2022MF326, ZR2021QF074)