如何利用对比度度量识别边界条件?
软件工程
2021-03-04 v1
摘要
边界条件(BCs)在需求工程中展现出巨大潜力,因为BC捕获了需求目标无法整体满足的特殊情形组合,即分歧。现有研究已尝试自动识别大量BCs。不幸的是,大量被识别的BCs使得评估和解决分歧代价高昂。现有方法采用粗粒度度量——通用性,来过滤掉通用性较低的BCs。然而结果仍保留大量冗余BCs,因为一个通用BC可能捕获不会导致分歧的冗余情形。此外,BC的可能性会被冗余BC误导,导致昂贵地重复评估和解决分歧。本文提出一种细粒度度量来过滤冗余BCs。我们首先引入BC对比度的概念。直观上,若两个BC具有对比性,则它们捕获不同分歧。我们认为应向工程师推荐一组对比性BCs,而非可能仅指示同一分歧的一组通用BCs。然后我们设计了一个后处理框架(PPAc)以在识别BCs后生成一组对比性BCs。实验结果表明,对比度度量显著减少了推荐给工程师的BCs数量。结果还表明,最先进方法识别的许多BCs在大多数情况下是冗余的。此外,为提高效率,我们提出一个联合框架(JAc)将基于对比度度量的评估与BCs识别交错进行。JAc背后的主要直觉是,它在识别BCs时考虑朝向对比性BCs的搜索偏置,从而剪枝捕获同一分歧的BCs。实验证实了JAc在识别对比性BCs方面的改进。
引用
@article{arxiv.2103.02384,
title = {How to Identify Boundary Conditions with Contrasty Metric?},
author = {Weilin Luo and Hai Wan and Xiaotong Song and Binhao Yang and Hongzhen Zhong and Yin Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.02384},
year = {2021}
}
备注
to be published in ICSE21