针对跨项目软件缺陷预测过程中,软件缺陷数据存在无关信息或数据冗余等问题,提出融合多策略特征筛选的跨项目软件缺陷预测(cross-project software defect prediction based on Multi-Policy Feature Filtering,MPFF)方法。采用多策略...针对跨项目软件缺陷预测过程中,软件缺陷数据存在无关信息或数据冗余等问题,提出融合多策略特征筛选的跨项目软件缺陷预测(cross-project software defect prediction based on Multi-Policy Feature Filtering,MPFF)方法。采用多策略筛选方法与过采样方法进行数据预处理;使用代价敏感的域自适应方法进行分类,分类过程使用少量已标记目标项目数据改善项目间分布差异;在AEEEM、NASA MDP及SOFTLAB数据集上进行了不同度量下预测实验。实验结果表明,在同构度量下MPFF方法相比Burank filter、Peters filter、TCA+和TrAdaBoost方法预测效果最佳。展开更多
在软件缺陷预测过程中,训练集质量是影响预测结果的关键因素。近几年,训练集选择也成为跨项目缺陷预测和跨版本缺陷预测等场景下的研究热点。然而,现有研究大多针对单一预测场景,可能会在一定程度上影响训练集质量。基于跨项目缺陷预测...在软件缺陷预测过程中,训练集质量是影响预测结果的关键因素。近几年,训练集选择也成为跨项目缺陷预测和跨版本缺陷预测等场景下的研究热点。然而,现有研究大多针对单一预测场景,可能会在一定程度上影响训练集质量。基于跨项目缺陷预测和跨版本缺陷预测两个场景,从数据分布角度提出一种基于相似性度量的训练集推荐(similarity-based training set recommendation,STSR)方法。采用聚类将候选源项目与目标项目划分为相同个数的簇,计算簇心之间的欧氏距离衡量数据集的相似度,对目标项目进行抽样,计算候选源项目与抽样目标项目缺陷率的差值,并计算干扰类比率,最终实现训练集推荐。在PROMISE数据集的11个项目共40个版本上进行实验验证,采用F1和AUC指标评价STSR方法的性能。实验结果表明,与跨版本缺陷预测相比,STSR方法的F1更优,在AUC指标上两者相当;在时间代价方面,STSR方法的最长推荐时间为5.09 s,是可接受的。展开更多
文摘在软件缺陷预测过程中,训练集质量是影响预测结果的关键因素。近几年,训练集选择也成为跨项目缺陷预测和跨版本缺陷预测等场景下的研究热点。然而,现有研究大多针对单一预测场景,可能会在一定程度上影响训练集质量。基于跨项目缺陷预测和跨版本缺陷预测两个场景,从数据分布角度提出一种基于相似性度量的训练集推荐(similarity-based training set recommendation,STSR)方法。采用聚类将候选源项目与目标项目划分为相同个数的簇,计算簇心之间的欧氏距离衡量数据集的相似度,对目标项目进行抽样,计算候选源项目与抽样目标项目缺陷率的差值,并计算干扰类比率,最终实现训练集推荐。在PROMISE数据集的11个项目共40个版本上进行实验验证,采用F1和AUC指标评价STSR方法的性能。实验结果表明,与跨版本缺陷预测相比,STSR方法的F1更优,在AUC指标上两者相当;在时间代价方面,STSR方法的最长推荐时间为5.09 s,是可接受的。
