Eclipse_Based_Bug定位HyLoc模型研究数据

数据集概述

本数据集为Eclipse Platform UI项目的Bug定位研究数据，包含论文中提出的HyLoc模型（结合深度神经网络与rVSM信息检索技术）相关的实验数据与元数据，用于解决Bug报告与源代码间的词汇不匹配问题，提升Bug定位准确率。

文件详解

• Eclipse_Platform_UI.xlsx
• 文件格式：XLSX
• 字段映射介绍：包含Bug定位研究相关的实验数据，具体字段未明确说明，推测涵盖Bug报告、源代码文件匹配关系及模型评估指标等信息
• Eclipse_Platform_UI.xml
• 文件格式：XML
• 字段映射介绍：作为XML元数据文件，记录数据集的结构、内容描述等元信息

适用场景

• Bug定位技术研究: 用于分析HyLoc模型（DNN与rVSM结合）在Eclipse项目中的Bug定位效果
• 软件开发效率优化: 探索自动化Bug定位方法对开发者排查Bug效率的提升作用
• 信息检索技术应用: 研究rVSM技术在软件Bug报告与源代码匹配中的应用价值
• 深度学习模型评估: 验证深度神经网络在解决词汇不匹配问题上的性能表现