阿里巴巴代码缺陷检测探索中，流行的缺陷定位技术有哪些局限性？

这些缺陷定位手段大多关注特定缺陷，在定位某些特定缺陷时准确率明显高于其它缺陷，比如 Predicate Switching 主要用于检测条件语句中的 bug。 第二个局限在于误报率较高，以 Defect4J 数据集测试结果为例，以上方法中准确率最高的是基于光谱的 定位，但是 TOP1 的命中率也只有 37%左右。有研究工作将这些各有所长的缺陷定位手段整合起来一起判断，但误报率仍然高于 50%。 最重要的一点是，上述的缺陷定位手段不提供补丁信息，这一点在实际应用过程中是很致命的，比如基于光谱的定位会返回多个潜在缺陷行，但是没有明确的修复方案，用户会比较迷茫。

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