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文档简介

1、基于数据挖掘的多故障定位总体思路：总体思路： 运用数据挖掘的两种方法（关联规则和形式概念分析）,用程序执行和执行所覆盖的行、执行结果的二元关系表作为输入构建失败格（failure lattices），最后根据失败格指示的失败概念（failure concept）遍历失败格，找出故障所在行，定位故障。关联规则：关联规则： 关联规则是形如XY的蕴涵式， X和Y分别称为关联规则的先导和后继。这里的X、Y分别代表了执行覆盖的行、执行结果。例如：规则r3表示了line 105, line 97, line 93, line 58, . FAIL.形式概念分析（形式概念分析（FCA）：）： 概念格是FCA

2、的核心数据结构。概念格的每个节点是一个概念，由外延和内涵组成。外延是概念所覆盖的实例；而内涵是概念的描述，是该概念所覆盖实例的共同特征。概念格结构模型是形式概念分析理论中的核心数据结构。其本质上描述了对象和特征之间的联系，表明了概念之间的泛化与例化关系，概念格构建的过程是半自动化的。 外延：程序执行的集合extent(line 57, line 58) 表示执行覆盖57、58行的所有的程序执行集合。extent(FAIL) 表示所有执行失败的程序执行集合 内涵：程序执行所覆盖的行、执行结果。失败格失败格（failure lattice） 输入：程序执行和执行所覆盖的行、执行结果的二元关系表，每

3、次执行所覆盖的语句用来描述这次执行。 support：覆盖轨迹中所有的事件的失败执行的数量。 例如：r3中116个失败执行，C3的轨迹覆盖了105, 97,93,58, . . . . lift：程序执行覆盖的轨迹中行的增加是否增加了程序执行失败的概率，大于1说明增加。 failure lattices通常是非常大的并且不清晰、易读 。不需要全部计算出，也不需要全部显示给用户。C，C1为失败格中两个概念，有： C的子概念：如果C1比C更加具体，C1就是C的子概念，C1包含C的所有前提。 C的超概念：与子概念相反。 失败概念C：存在失败的执行结果，在C的执行轨迹上包含C所有的内涵，但是不包含所有

4、C的子概念的内涵。例如：C4、C5。 支持簇（support cluster）：支持度相等的相关联的概念的最大集合。一个support cluster最多只有一个failure concept。失败格的两个特征：失败格的两个特征：1、If C1 C2 then sup(C1) sup(C2)2、If C1 lift(r2)算法Cfailure ：还没有被解释的失败概念的集合。Cnext：等待遍历的概念集合。 一个规律：找到一个错误，错误所在行所属的概念的支持簇（support cluster）中其他概念也就被解释（即排除含有错误）。支持簇概念错误的依赖性：错误完全独立错误部分依赖错误完全依赖 总结 本文将数据挖掘

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