近日，程序设计语言研究室一篇论文《SmartFL: Semantics Based Probabilistic Fault Localization.》被软件工程领域顶级期刊IEEE Transactions on Software Engineering (TSE)录用。

标题： SmartFL: Semantics Based Probabilistic Fault Localization.

作者： Yiqian Wu, Yujie Liu, Yi Yin, Muhan Zeng, Zhentao Ye, Xin Zhang, Yingfei Xiong, Lu Zhang.

摘要： 在过去几十年中，基于测试的故障定位一直是软件工程的研究热点。它根据一组通过和失败的测试执行来定位有问题的程序元素。然而，现有的故障定位技术（如基于覆盖率的或基于突变的）通常难以在可扩展性和有效性之间取得平衡。我们的关键思想是：通过仅对程序值的正确性（而非其完整语义）进行建模，可以在有效性和可扩展性之间达到平衡。为了实现这一思想，我们引入了一个通过程序语义的有效近似的概率模型，以及几种应对可扩展性挑战的技术。我们的方法，SmartFL（基于语义的概率故障定位），在一个真实世界的数据集Defects4J 2.0上进行了评估。结果表明，我们的模型显著优于现有的SBFL（基于频谱的故障定位）和MBFL（基于模型的故障定位）技术，显示出故障定位有效性的显著提高。