InvAASTCluster：将基于不变量的程序聚类应用于入门编程作业

由于编程课程注册学生数量庞大，聚焦于入门编程作业（IPAs）的自动化程序修复技术日益增多。此类技术通常使用程序聚类，以利用先前正确的学生实现来修复新的错误提交。这些修复技术使用聚类方法，因为分析所有可用的正确提交以修复程序是不可行的。然而，常规聚类方法依赖于基于抽象语法树（ASTs）、语法、控制流和数据流等特征的程序表示。本文提出 InvAASTCluster，一种新颖的程序聚类方法，使用动态生成的程序不变量来聚类语义等价的 IPAs。InvAASTCluster 的程序表示结合了通过不变量体现的程序语义，以及通过匿名化抽象语法树（AASTs）体现的程序结构。不变量表示程序执行期间必须保持为真的条件，而 AASTs 是去除了变量与函数名、仅保留其类型的 ASTs。我们的实验表明，在对一组正确 IPAs 聚类时，所提出的程序表示优于基于语法的表示。此外，我们将 InvAASTCluster 集成到最先进的基于聚类的程序修复工具中。我们的结果显示，当被基于聚类的修复工具使用时，InvAASTCluster 以更短时间多修复约 13% 的学生程序，推进了当前最优水平。