本文關(guān)鍵詞：跨項目缺陷預(yù)測中訓練數(shù)據(jù)選擇方法

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【摘要】：跨項目缺陷預(yù)測(CPDP)利用來自其他項目的缺陷數(shù)據(jù)預(yù)測目標項目的缺陷情況,為解決以往缺陷預(yù)測方法面臨的訓練數(shù)據(jù)受限問題提供了一個新的視角。訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量將直接影響跨項目缺陷預(yù)測模型的性能,因此,需盡可能選擇與目標項目更相似的數(shù)據(jù)用于模型的訓練。利用PROMISE提供的34個公開數(shù)據(jù)集,從訓練數(shù)據(jù)選擇方面,分析了四種典型的相似性度量方法對跨項目預(yù)測結(jié)果的影響以及各種方法之間的差異。研究結(jié)果表明:使用不同的相似性度量方法選出的訓練數(shù)據(jù)質(zhì)量不同,其中余弦相似性與相關(guān)系數(shù)兩種方法效果更好,且最大改進比例達到6.7%;同時,根據(jù)目標項目的缺陷率,發(fā)現(xiàn)余弦相似性更適合于缺陷率高于0.25的項目。
【作者單位】： 湖北大學計算機與信息工程學院;湖北省教育信息化工程技術(shù)研究中心(湖北大學);
【關(guān)鍵詞】： 軟件質(zhì)量保證 缺陷預(yù)測 跨項目缺陷預(yù)測 相似性度量 數(shù)據(jù)選擇
【基金】：國家973計劃項目(2014CB340401) 國家自然科學基金資助項目(61273216,61272111,61202048,61202032) 湖北省知識創(chuàng)新專項項目(2016CFB309) 武漢市青年科技晨光計劃項目(2014070404010232)~~
【分類號】：TP311.53
【正文快照】： 0引言早期軟件缺陷預(yù)測的研究主要是使用軟件項目的歷史數(shù)據(jù)作訓練,將得到的模型再用于該項目未來版本中軟件缺陷的預(yù)測,統(tǒng)稱為項目內(nèi)缺陷預(yù)測(Within-Project DefectPrediction,WPDP)。WPDP的預(yù)測效果受項目歷史數(shù)據(jù)的量影響明顯[1],而在實踐中要達到歷史數(shù)據(jù)足夠充足并不容，

本文編號：769457