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基于执行路径聚类的程序错误定位方法研究的中期报告
1.研究背景及意义
随着软件规模的不断扩大和复杂度的增加，程序错误定位成为软件开发及维护中的重要问题。现有的程序错误定位方法可以分为基于覆盖率的方法和基于执行路径的方法两种。其中，基于覆盖率的方法需要收集程序执行过程中的覆盖率信息，其效率较低；而基于执行路径的方法则无需收集覆盖率信息，能够快速且准确地定位程序错误。
本研究将重点研究基于执行路径聚类的程序错误定位方法。该方法通过对程序执行路径进行聚类分析，识别出相似的执行路径和错误类型，从而快速定位程序错误。
2.研究进展
本研究已完成以下工作：
2.1收集执行路径数据
使用Randoop工具在Java程序中生成大量输入数据，执行程序并收集执行路径数据。同时，为了增加执行路径数据的多样性，使用不同的数据结构作为程序输入。
2.2执行路径特征提取
针对不同的数据结构，提取了执行路径的多种特征，包括路径长度、分支语句个数、循环语句个数等。
2.3执行路径聚类分析
使用K-means聚类算法对执行路径进行聚类，根据聚类结果分析程序错误类型及其出现次数。
3.下一步工作计划
下一步，本研究将完成以下工作：
3.1扩大数据集
收集更多的执行路径数据，包括更多的数据结构和程序类型，以提高聚类结果的准确度。
3.2优化聚类算法
对聚类算法进行优化，采用更有效的聚类方法，提高程序错误定位的准确率。
3.3验证实验
在真实的软件系统中验证本方法的有效性和可行性。
4.研究成果及贡献
本研究将提出基于执行路径聚类的程序错误定位方法，提高程序错误定位的效率和准确度。本研究所提取的执行路径特征和聚类算法也可用于其他领域的数据分析和聚类分析。