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类级代码异味的半监督学习检测方法
1
作者
瞿志豪
陈军华
高建华
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第10期2741-2747,共7页
基于机器学习的代码异味检测面临数据集较小、缺乏系统性以及手动注释耗时等挑战,限制了模型性能的提升。为此分析了一种代码异味的半监督学习检测方法,旨在通过结合未标注数据和有限标注数据来提高监督学习分类器的性能。实验结果表明...
基于机器学习的代码异味检测面临数据集较小、缺乏系统性以及手动注释耗时等挑战,限制了模型性能的提升。为此分析了一种代码异味的半监督学习检测方法,旨在通过结合未标注数据和有限标注数据来提高监督学习分类器的性能。实验结果表明,半监督学习分类器(semi supervised learning classifier)的性能明显优于监督学习分类器,在Data Class和Feature Envy两种代码异味检测中,F-measure分别提高了3%的和10%。
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关键词
代码异味
机器
学习
监督
学习
半
监督
学习
半监督学习分类器
Feature
Envy
Data
Class
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职称材料
题名
类级代码异味的半监督学习检测方法
1
作者
瞿志豪
陈军华
高建华
机构
上海师范大学信息与机电工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第10期2741-2747,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61672355)。
文摘
基于机器学习的代码异味检测面临数据集较小、缺乏系统性以及手动注释耗时等挑战,限制了模型性能的提升。为此分析了一种代码异味的半监督学习检测方法,旨在通过结合未标注数据和有限标注数据来提高监督学习分类器的性能。实验结果表明,半监督学习分类器(semi supervised learning classifier)的性能明显优于监督学习分类器,在Data Class和Feature Envy两种代码异味检测中,F-measure分别提高了3%的和10%。
关键词
代码异味
机器
学习
监督
学习
半
监督
学习
半监督学习分类器
Feature
Envy
Data
Class
Keywords
code smell
machine learning
supervised learning
semi supervise learning
semi-supervised learning classifier
Feature Envy
Data Class
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
类级代码异味的半监督学习检测方法
瞿志豪
陈军华
高建华
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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