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Enregistrement W4244955996 · doi:10.1145/3393934.3278127

Exploring feature interactions without specifications: a controlled experiment

2020· article· en· W4244955996 sur OpenAlexaff
Larissa Rocha Soares, Jens Meinicke, Sarah Nadi, Christian Kästner, Eduardo Santana de Almeida

Notice bibliographique

RevueACM SIGPLAN Notices · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceFeature (linguistics)GraphControl flowControl flow graphData miningFeature modelInformation flowMachine learningArtificial intelligenceTheoretical computer scienceHuman–computer interactionProgramming languageSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In highly configurable systems, features may interact unexpectedly and produce faulty behavior. Those faults are not easily identified from the analysis of each feature separately, especially when feature specifications are missing. We propose VarXplorer, a dynamic and iterative approach to detect suspicious interactions. It provides information on how features impact the control and data flow of the program. VarXplorer supports developers with a graph that visualizes this information, mainly showing suppress and require relations between features. To evaluate whether VarXplorer helps improve the performance of identifying suspicious interactions, we perform a controlled study with 24 subjects. We find that with our proposed feature-interaction graphs, participants are able to identify suspicious interactions more than 3 times faster compared to the state-of-the-art tool.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,223
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,102 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
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Résumé présentoui

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