面向自动化从错误描述中定位损坏移动应用 UI 的方法
软件工程
2024-08-09 v1
摘要
错误报告管理是软件维护过程中代价高昂的任务，包含多个具有挑战性的任务。鉴于移动应用的 UI 驱动特性，错误通常通过 UI 表现，从而identification of buggy UI 屏幕和 UI 组件（Buggy UI Localization）对于定位错误行为并最终修复错误至关重要。然而，这一任务具有挑战性，因为开发人员必须推理关于错误描述（通常质量较低）以及 UI 屏幕的视觉或代码表示。本文首次通过一个综合研究来调查自动化完成 Buggy UI Localization 任务的可行性，该研究评估了一种文本技术和两种多模态深度学习（DL）技术以及一种文本无监督技术的能力。我们在两个粒度层面对这些技术进行评估，即 Buggy UI 屏幕和 UI 组件定位。我们的结果说明了不同表示方法模型各自的优势，其中利用视觉信息的模型在 UI 屏幕定位方面表现更好，而基于文本屏幕信息的模型在 UI 组件定位方面表现更好——这凸显了需要结合这两种技术优势的定位方法的需求此外，我们研究了 Buggy UI Localization 是否可以改进传统的 buggy code localization，发现将定位的损坏 UI 纳入系统后，Hits@10 提升了 9%-12%。
引用
@article{arxiv.2408.04075,
title = {Toward the Automated Localization of Buggy Mobile App UIs from Bug Descriptions},
author = {Antu Saha and Yang Song and Junayed Mahmud and Ying Zhou and Kevin Moran and Oscar Chaparro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.04075},
year = {2024}
}
备注
11 pages and 6 figures. To appear in ISSTA'24