Buchumschlag

Data Mining-Based Techniques for Software Fault Localization

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Cellier, Peggy, Ducassé, Mireille, Ferré, Sébastien, Ridoux, Olivier, Wong, W. Eric
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Software Engineering Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Mining Software Repositories for Expert Recommendation
von: Marshall, Chad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Process Mining-Based System For The Analysis and Prediction of Software Development Workflows
von: Dorado, Antía, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AutoEmpirical: LLM-Based Automated Research for Empirical Software Fault Analysis
von: Yu, Jiongchi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Role of Fault Localization Context for LLM-Based Program Repair
von: Sepidband, Melika, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Software Fault Localization Based on Multi-objective Feature Fusion and Deep Learning
von: Hu, Xiaolei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Agile Software Effort Estimation using Regression Techniques
von: Sima, Sisay Deresa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Taming System Complexity: Demystifying Software Engineering Agents in Diagnosing Linux Kernel Faults
von: Zhou, Zhenhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Order Matters! An Empirical Study on Large Language Models' Input Order Bias in Software Fault Localization
von: Rafi, Md Nakhla, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data Quality Antipatterns for Software Analytics
von: Bhatia, Aaditya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OrcaLoca: An LLM Agent Framework for Software Issue Localization
von: Yu, Zhongming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Empirical Study of Fault Localisation Techniques for Deep Learning
von: Humbatova, Nargiz, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reasoning-Based Software Testing
von: Giamattei, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2023)

ARISE: A Repository-level Graph Representation and Toolset for Agentic Fault Localization and Program Repair
von: Seddik, Shahd, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Benchmark for Localizing Code and Non-Code Issues in Software Projects
von: Zhang, Zejun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Counterexample Guided Program Repair Using Zero-Shot Learning and MaxSAT-based Fault Localization
von: Orvalho, Pedro, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SweRank+: Multilingual, Multi-Turn Code Ranking for Software Issue Localization
von: Reddy, Revanth Gangi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Local Code Optimization: Multi-Agent Reasoning for Software System Optimization
von: Peng, Huiyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Explaining Software Vulnerabilities with Large Language Models
von: Johnson, Oshando, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Why Attention Fails: A Taxonomy of Faults in Attention-Based Neural Networks
von: Jahan, Sigma, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Integrating Various Software Artifacts for Better LLM-based Bug Localization and Program Repair
von: Feng, Qiong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MAS-FIRE: Fault Injection and Reliability Evaluation for LLM-Based Multi-Agent Systems
von: Jia, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLM-Based Agentic Systems for Software Engineering: Challenges and Opportunities
von: Tang, Yongjian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evaluating LLM-Based Test Generation Under Software Evolution
von: Haroon, Sabaat, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Conversations Beneath the Code: Triadic Data for Long-Horizon Software Engineering Agents
von: Kim, Yelin
Veröffentlicht: (2026)

EvoDev: An Iterative Feature-Driven Framework for End-to-End Software Development with LLM-based Agents
von: Liu, Junwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Specification-Driven LLM-Based Generation of Embedded Automotive Software
von: Patil, Minal Suresh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Survey
von: Liu, Junwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unified Software Engineering Agent as AI Software Engineer
von: Applis, Leonhard, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Software Performance Engineering for Foundation Model-Powered Software
von: Zhang, Haoxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Defect Classification Framework for AI-Based Software Systems (AI-ODC)
von: Alannsary, Mohammed O.
Veröffentlicht: (2025)

OLAF: Towards Robust LLM-Based Annotation Framework in Empirical Software Engineering
von: Imran, Mia Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Challenges in Testing Large Language Model Based Software: A Faceted Taxonomy
von: Dobslaw, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bridging Forecast Accuracy and Inventory KPIs: A Simulation-Based Software Framework
von: Fukuhara, So, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Agyn: A Multi-Agent System for Team-Based Autonomous Software Engineering
von: Benkovich, Nikita, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Rethinking the Value of Agent-Generated Tests for LLM-Based Software Engineering Agents
von: Chen, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLMs: A Game-Changer for Software Engineers?
von: Haque, Md Asraful
Veröffentlicht: (2024)

Enabling Predictive Maintenance in District Heating Substations: A Labelled Dataset and Fault Detection Evaluation Framework based on Service Data
von: Roelofs, Cyriana M. A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Search-Based Software Engineering and AI Foundation Models: Current Landscape and Future Roadmap
von: Sartaj, Hassan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-modal Summarization in Model-Based Engineering: Automotive Software Development Case Study
von: Petrovic, Nenad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated Classification of Source Code Changes Based on Metrics Clustering in the Software Development Process
von: Kniazev, Evgenii
Veröffentlicht: (2026)