Article (Périodiques scientifiques)
Towards Exploring the Limitations of Test Selection Techniques on Graph Neural Networks: An Empirical Study
DANG, Xueqi; LI, Yinghua; Wei Ma et al.
2024In Empirical Software Engineering, 29 (5)
Peer reviewed vérifié par ORBi
 

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Détails



Disciplines :
Sciences informatiques
Auteur, co-auteur :
DANG, Xueqi  ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > SerVal
LI, Yinghua  ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > TruX
Wei Ma;  Nanyang Technological University, Singapore, Singapore
Yuejun Guo;  LIST - Luxembourg Institute of Science and Technology [LU]
Qiang Hu;  The University of Tokyo, Tokyo, Japan
PAPADAKIS, Mike ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > SerVal
CORDY, Maxime  ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > SerVal
LE TRAON, Yves ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT)
Co-auteurs externes :
yes
Langue du document :
Anglais
Titre :
Towards Exploring the Limitations of Test Selection Techniques on Graph Neural Networks: An Empirical Study
Date de publication/diffusion :
22 juillet 2024
Titre du périodique :
Empirical Software Engineering
ISSN :
1382-3256
eISSN :
1573-7616
Maison d'édition :
Springer
Volume/Tome :
29
Fascicule/Saison :
5
Peer reviewed :
Peer reviewed vérifié par ORBi
Focus Area :
Security, Reliability and Trust
Projet européen :
H2020 - 949014 - NATURAL - Natural Program Repair
Projet FnR :
FNR17036341 - Towards Improving The Robustness Of Graph Neural Network Models: An Empirical Study, 2022 (01/08/2022-31/07/2025) - Xueqi Dang
Organisme subsidiant :
Luxembourg National Research Fund AFR PhD
Union Européenne
N° du Fonds :
AFR PhD 17036341
Disponible sur ORBilu :
depuis le 18 octobre 2024

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