AST 差异计算的超参数优化
软件工程
2024-02-06 v3
摘要
计算同一程序两个版本之间的差异是软件开发和软件演化研究的一项基本任务。AST 差异计算是完成该任务最先进的方式，也是一个活跃的研究领域。然而，AST 差异计算算法所依赖的配置参数可能对其有效性产生重大影响。本文提出一种名为 DAT（Diff Auto Tuning）的新方法，用于 AST 差异计算的超参数优化。我们详尽地阐述了 AST 差异计算的超配置问题。我们评估了数据驱动方法 DAT，以在不同场景下优化最先进 AST 差异计算算法 GumTree 所生成的编辑脚本。DAT 能够为 GumTree 找到一种新配置，在 21.8% 的评估案例中改进了编辑脚本。
引用
@article{arxiv.2011.10268,
title = {Hyperparameter Optimization for AST Differencing},
author = {Matias Martinez and Jean-Rémy Falleri and Martin Monperrus},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.10268},
year = {2024}
}