Verbesserung der Fehlerortung auf Basis von Graph-Neuronalen-Netzen durch eine erweiterte Coderepräsentation

Konsep Inti

Eine verbesserte Graphrepräsentation des Codes, die Aufrufabhängigkeiten und Codeänderungen berücksichtigt, kann die Genauigkeit und Skalierbarkeit der Fehlerortung auf Basis von Graph-Neuronalen-Netzen deutlich erhöhen.

Abstrak

Die Studie präsentiert DepGraph, eine neue Technik zur Fehlerortung auf Basis von Graph-Neuronalen-Netzen. DepGraph erweitert den Graphen zur Coderepräsentation, indem es Aufrufabhängigkeiten zwischen Methoden und Informationen zu Codeänderungen integriert.

Die Kernpunkte sind:

• Konstruktion eines "Dependency-Enhanced Coverage Graph", der die Aufrufbeziehungen zwischen Methoden abbildet und so die Ausbreitung von Fehlern besser erfasst. Dieser Graph ist 70% kompakter als der in vorherigen Ansätzen verwendete Graph.
• Integration von Informationen zu Codeänderungen (Code Churn, Methodenmodifikationen) als Knotenattribute im Graph. Dies erweitert die Repräsentation um historische Projektdaten.
• Evaluation auf dem Defects4J Benchmark mit 675 realen Fehlern. DepGraph übertrifft den vorherigen Spitzenreiter Grace um 20% bei Top-1 Genauigkeit und verbessert die mittlere Rangfolge (MFR, MAR) um über 50%.
• DepGraph reduziert den GPU-Speicherverbrauch um 44% und die Trainings-/Inferenzzeit um 85% im Vergleich zu Grace.
• In Kreuzprojekt-Szenarien übertrifft DepGraph den Spitzenreiter Grace deutlich, mit 42% höherer Top-1 Genauigkeit und 68%/65% Verbesserung bei MFR und MAR.

Die Ergebnisse zeigen, dass die erweiterte Graphrepräsentation und die Integration zusätzlicher Informationen die Leistungsfähigkeit von GNN-basierten Fehlerortungstechniken deutlich steigern können.

Statistik

Die Methode unescape() wird von 1 fehlgeschlagenen Testfall abgedeckt.
Die Methode LookupEntityMap.mapValueToName hat einen Code Churn von 10 Zeilen und wurde 3 Mal modifiziert.
Die Methode PrimitiveEntityMap.mapValueToName hat einen Code Churn von 15 Zeilen und wurde 5 Mal modifiziert.

Kutipan

"DepGraph kann 20% mehr Fehler in Top-1 lokalisieren und die mittlere Rangfolge (MFR, MAR) um über 50% verbessern, während der GPU-Speicherverbrauch um 44% und die Trainings-/Inferenzzeit um 85% reduziert werden."
"In Kreuzprojekt-Szenarien übertrifft DepGraph den Spitzenreiter Grace deutlich, mit 42% höherer Top-1 Genauigkeit und 68%/65% Verbesserung bei MFR und MAR."

Wawasan Utama Disaring Dari

Towards Better Graph Neural Neural Network-based Fault Localization Through Enhanced Code Representation

by Md Nakhla Ra... pada arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04496.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

Wie könnte man die Graphrepräsentation weiter verbessern, um die Fehlerortung noch genauer zu machen?

Um die Graphrepräsentation weiter zu verbessern und die Fehlerortung genauer zu gestalten, könnten folgende Ansätze verfolgt werden:

Berücksichtigung von Datenfluss: Durch die Integration von Datenflussinformationen in den Graphen könnte man die Abhängigkeiten zwischen Variablen und Methoden besser erfassen. Dies könnte helfen, potenzielle Fehlerursachen genauer zu lokalisieren.
Einbeziehung von Metriken zur Codequalität: Die Integration von Metriken zur Codequalität wie z.B. Code-Komplexität, Code-Smells oder Testabdeckung in die Graphrepräsentation könnte helfen, Bereiche im Code zu identifizieren, die anfälliger für Fehler sind.
Verwendung von zeitlichen Informationen: Die Einbeziehung von zeitlichen Informationen, z.B. Änderungszeitpunkten oder Commit-Historie, könnte helfen, die Evolution des Codes zu verstehen und potenzielle Fehlerursachen im Kontext der Code-Entwicklung zu identifizieren.

Welche anderen Projekthistorie-Informationen könnten neben Codeänderungen noch in den Graphen integriert werden, um die Fehlerortung zu verbessern?

Zusätzlich zu Codeänderungen könnten folgende Projekthistorie-Informationen in den Graphen integriert werden, um die Fehlerortung zu verbessern:

Code-Reviews: Informationen über Code-Reviews, z.B. Review-Kommentare oder genehmigte Änderungen, könnten helfen, Bereiche im Code zu identifizieren, die bereits auf potenzielle Fehler überprüft wurden.
Bugs und Issues: Die Integration von Informationen über vergangene Bugs und Issues im Projekt könnte helfen, wiederkehrende Fehlermuster zu erkennen und potenzielle fehleranfällige Bereiche zu identifizieren.
Entwickleraktivitäten: Daten über Entwickleraktivitäten wie z.B. Code-Commits, Branch-Merges oder Code-Reviews könnten helfen, die Interaktionen zwischen Entwicklern und Codebereichen zu verstehen und potenzielle Fehlerursachen zu lokalisieren.

Wie lässt sich der Ansatz von DepGraph auf andere Programmiersprachen oder Anwendungsdomänen übertragen?

Der Ansatz von DepGraph kann auf andere Programmiersprachen oder Anwendungsdomänen übertragen werden, indem folgende Schritte unternommen werden:

Anpassung der AST-Erstellung: Die Erstellung des Abstract Syntax Trees (AST) sollte an die Syntax und Struktur der jeweiligen Programmiersprache angepasst werden, um eine korrekte Repräsentation des Codes zu gewährleisten.
Berücksichtigung von Sprachspezifika: Es sollten Sprachspezifika und Best Practices der jeweiligen Programmiersprache berücksichtigt werden, um die Graphrepräsentation und die Analyse auf die spezifischen Anforderungen anzupassen.
Domänenwissen einbeziehen: Bei der Anwendung auf verschiedene Anwendungsdomänen ist es wichtig, Domänenwissen zu integrieren, um relevante Codebereiche und potenzielle Fehlerursachen in der spezifischen Domäne zu identifizieren.
Evaluation und Anpassung: Der Ansatz sollte auf die neue Programmiersprache oder Anwendungsdomäne evaluiert werden, um die Effektivität und Genauigkeit der Fehlerortung zu überprüfen. Anpassungen sollten basierend auf den Ergebnissen vorgenommen werden.