《Fault Localization with Code Coverage Representation Learning》论文笔记

论文来源：ICSE-2021
论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.00270
论文github：https://github.com/deeprl4fl2021icse/deeprl4fl-2021-icse

 第一次看基于测试用例（即基于代码覆盖，突变测试）来定位代码缺陷的方法，下文有些地方是论文里没细讲，我做了些补充，主要说下论文的原理，实验不细讲。

⭐主要内容：

 主要就是提出了一个statement-level和method-level的bug location模型，叫：DEEPRL4FL。对代码覆盖测试和突变测试的code coverage matrix改进，以及引入statement-dependency以及AST信息来综合学习表征代码程序，以更好的突出bug与非bug的特征。模型采用了CNN，因为将这些特征表示成matrix可以输入CNN进行学习，且CNN利用卷积核能够较好的捕获一些邻域信息特征。

⭐介绍：

 论文里所说的这些Fault Location (FL) 方法都是利用了一些测试用例对代码的覆盖率信息来建模ÿ