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基于集成学习的忽略成员的方法检测策略
1
作者
边奕心
王露颖
+1 位作者
赵松
朱晓
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第9期2679-2686,共8页
忽略成员的方法是一种Android特有代码异味,为检测这种异味,提出一种基于集成学习的检测策略。将代码度量与文本信息相融合作为特征集;将融合后的特征集输入所构建的Stacking集成学习模型中进行异味检测。为快速、准确获得机器学习所需...
忽略成员的方法是一种Android特有代码异味,为检测这种异味,提出一种基于集成学习的检测策略。将代码度量与文本信息相融合作为特征集;将融合后的特征集输入所构建的Stacking集成学习模型中进行异味检测。为快速、准确获得机器学习所需的大量标签数据,提出一种基于Android项目自动构建正负样本的方法。选用开源Android数据集对所提出的方法进行实验验证,实验结果表明,较已有检测方法,该策略能够提高异味检测的精确度。
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关键词
代码
异味
安卓特有代码异味
忽略成员的方法
文本信息
特征融合
机器学习
集成学习
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职称材料
题名
基于集成学习的忽略成员的方法检测策略
1
作者
边奕心
王露颖
赵松
朱晓
机构
哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第9期2679-2686,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61902094)
哈尔滨师范大学博士科研启动基金项目(XKB201801)
+3 种基金
黑龙江省自然科学基金项目(QC2018082)
黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划基金项目(UNPYSCT-2018183)
哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院科研基金项目(JKYKYY202004,JKYKYZ202104)
哈尔滨市科技局科技创新人才研究专项资金基金项目(RC2017QN010002)。
文摘
忽略成员的方法是一种Android特有代码异味,为检测这种异味,提出一种基于集成学习的检测策略。将代码度量与文本信息相融合作为特征集;将融合后的特征集输入所构建的Stacking集成学习模型中进行异味检测。为快速、准确获得机器学习所需的大量标签数据,提出一种基于Android项目自动构建正负样本的方法。选用开源Android数据集对所提出的方法进行实验验证,实验结果表明,较已有检测方法,该策略能够提高异味检测的精确度。
关键词
代码
异味
安卓特有代码异味
忽略成员的方法
文本信息
特征融合
机器学习
集成学习
Keywords
code smell
Android-specific code smells
member ignoring method
text information
feature fusion
machine learning
ensemble learning
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
基于集成学习的忽略成员的方法检测策略
边奕心
王露颖
赵松
朱晓
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
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