基于启发式从交互轨迹挖掘服务行为模型
软件工程
2021-05-25 v1
摘要
软件行为模型已被证明可用于仿真和测试软件系统。已有许多技术被提出从软件系统的交互轨迹推断其行为模型。推断模型的质量对其成功使用至关重要。虽然泛化对于推导简洁的行为模型是必要的，但现有的模型推断技术通常会过度泛化有效行为。不精确的模型包含许多虚假行为，从而损害其使用的有效性。本文提出一种新技术，可提高从交互轨迹推断的行为模型的准确性。我们方法的核心是基于启发式的泛化和保真最小化。启发式集合包含用于匹配输入轨迹并将其泛化为简洁模型表示的模式。此外，我们采用保真最小化技术来合并这些泛化后的轨迹。我们方法的关键洞见是在不损害准确性的前提下推断简洁的行为模型。我们给出了实证评估，说明我们的方法如何改进最先进的规约推断技术。结果表明，我们的方法以有限的计算开销挖掘出具有 100% 准确率和召回率的模型。
引用
@article{arxiv.2011.00431,
title = {Heuristic-based Mining of Service Behavioral Models from Interaction Traces},
author = {Muhammad Ashad Kabir and Jun Han and Md. Arafat Hossain and Steve Versteeg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.00431},
year = {2021}
}