Software crash is common. When a cr

Software crash is common. When a crash occurs, software developers
can receive a report upon user permission. A crash report
typically includes a call stack at the time of crash. An important
step of debugging a crash is to identify faulty functions, which is
often a tedious and labor-intensive task. In this paper, we propose
CrashLocator, a method to locate faulty functions using the crash
stack information in crash reports. It deduces possible crash traces
(the failing execution traces that lead to crash) by expanding the
crash stack with functions in static call graph. It then calculates
the suspiciousness of each function in the approximate crash traces.
The functions are then ranked by their suspiciousness scores
and are recommended to developers for further investigation. We
evaluate our approach using real-world Mozilla crash data. The
results show that our approach is effective: we can locate 50.6%,
63.7% and 67.5% of crashing faults by examining top 1, 5 and 10
functions recommended by CrashLocator, respectively. Our approach
outperforms the conventional stack-only methods significantly.

結果 (日本語) 1:

ソフトウェア クラッシュが一般的です。クラッシュが発生すると、ソフトウェア開発者ユーザーのアクセス許可に基づいてレポートを受け取ることができます。クラッシュ レポート通常、クラッシュ時のコール スタックが含まれます。重要なクラッシュのデバッグの手順は、障害のある機能を識別するには多くの場合面倒で手間のかかるタスクです。本稿では提案します。CrashLocator クラッシュを使用して障害のある関数を検索する方法クラッシュ レポートの情報をスタックします。クラッシュの可能性トレースを deduces します。（障害が発生した実行トレースのクラッシュにつながる） を展開して、クラッシュ スタックで静的コール グラフ関数。算出しています。おおよそクラッシュ トレース内の各関数の疑わしさ。関数は、suspiciousness スコアによってランク付けし、さらなる調査のための開発者に推奨。我々実世界 Mozilla クラッシュ データを使用しての取り組みを評価します。、我々 のアプローチが有効であることを示した: 50.6 ％ を見つけることができます63.7% と断層上の 1、5 および 10 を調べることによってクラッシュの 67.5%CrashLocator、それぞれ推奨の関数です。我々 のアプローチ大幅にスタックだけの従来の方法よりも優れています。

結果 (日本語) 3:

ソフトウェアのクラッシュが一般的です。事故が発生した場合には、ソフトウェア開発者は、ユーザー許可に報告を受けることができる。一般的に事故報告回クラッシュした時のコールスタックを含みます。クラッシュのデバッグの重要なステップの不完全な機能を識別するために、しばしば退屈な回と労働集約型の仕事です。本稿では、第crashlocatorを提案し、事故による不完全な機能を見つける方法事故報告書におけるスタック情報。それはクラッシュの可能性を推論するトレースの回（事故につながることが失敗している実行トレース）の静的なコール・グラフにおける関数を用いたクラッシュスタックを拡大することによって。それは、近似的に事故の痕跡をそれから各機能のうさん臭さを算出する。そして彼らの嫌疑のスコア関数によるランクと更なる研究のために開発者に推薦されます。我々は、回現実のmozillaの事故データを用いた我々のアプローチを評価する。我々のアプローチの結果が有効であることを示す：我々の50 . 6を見つけることができ、63 . 7 %と67 . 5トップ1を調べることによって、クラッシュの欠点は、5と10 crashlocator機能によって、推奨されている。我々のアプローチは、従来のスタック1より有意に唯一の方法です。