本文選題：機(jī)器學(xué)習(xí) + 軟件缺陷預(yù)測(cè)　； 參考：《中國(guó)礦業(yè)大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：隨著軟件規(guī)模的不斷擴(kuò)大和復(fù)雜度增加,軟件維護(hù)的難度也日益增大。在軟件開發(fā)和維護(hù)過程中,不可避免地會(huì)產(chǎn)生各種各樣的缺陷。軟件缺陷是影響軟件質(zhì)量的首要因素,如果軟件產(chǎn)品中存在缺陷,在軟件運(yùn)行過程中有可能會(huì)造成軟件失效,甚至導(dǎo)致軟件崩潰。軟件測(cè)試能夠發(fā)現(xiàn)軟件產(chǎn)品中存在的缺陷,但過量的測(cè)試又會(huì)影響軟件的開發(fā)進(jìn)度,增加開發(fā)成本。軟件缺陷預(yù)測(cè)是軟件測(cè)試中的一項(xiàng)重要工作,主要是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)軟件中潛在的缺陷,從而合理分配測(cè)試資源,提高測(cè)試工作效率。近年來(lái),軟件缺陷預(yù)測(cè)在軟件工程領(lǐng)域引起了研究者的廣泛關(guān)注,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件缺陷預(yù)測(cè)方法也成為研究的熱點(diǎn)。針對(duì)面向分類任務(wù)的有監(jiān)督缺陷預(yù)測(cè)中存在的關(guān)鍵問題,如項(xiàng)目?jī)?nèi)缺陷預(yù)測(cè)中的特征選擇、分類不平衡影響和演化信息利用不充分,跨項(xiàng)目缺陷預(yù)測(cè)中的不相關(guān)或冗余特征,以及跨公司缺陷預(yù)測(cè)中的特征異構(gòu)等,本論文主要研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件缺陷預(yù)測(cè)的新技術(shù)、新方法,旨在進(jìn)一步提高缺陷預(yù)測(cè)性能。具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)針對(duì)軟件缺陷預(yù)測(cè)中不同特征與類別(有缺陷或無(wú)缺陷)的相關(guān)性差異,提出一種基于相似性度量的特征選擇方法。根據(jù)不同類別樣本間的相似性和特征差值來(lái)更新特征權(quán)重,按照特征權(quán)重降序排列得到一個(gè)特征排序列表,然后根據(jù)特征排序列表依次選擇所有特征子集,并分別評(píng)價(jià)它們的分類性能。與四種特征選擇方法進(jìn)行比較,結(jié)果表明,提出的特征選擇方法的性能優(yōu)于或相當(dāng)于對(duì)比方法。(2)為了探究分類不平衡對(duì)軟件缺陷預(yù)測(cè)模型性能的影響程度,提出一種分類不平衡影響分析方法。通過設(shè)計(jì)一種新數(shù)據(jù)集構(gòu)造算法,將原不平衡數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為一組不平衡率依次遞增的新數(shù)據(jù)集,并選取典型的預(yù)測(cè)模型對(duì)新數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè),從而評(píng)價(jià)各個(gè)預(yù)測(cè)模型在分類不平衡時(shí)的性能穩(wěn)定程度,同時(shí)還評(píng)價(jià)了代價(jià)敏感模型和集成模型在分類不平衡時(shí)的性能穩(wěn)定程度。(3)針對(duì)面向?qū)ο蟪绦虻难莼畔?從歷史包的缺陷率和類的變更程度角度提出了兩個(gè)演化度量元,并采用特征選擇方法比較代碼度量元和演化度量元與類別的相關(guān)性。結(jié)果表明,與代碼度量元相比,提出的演化度量元與類別的相關(guān)性相對(duì)較高,且加入提出的演化度量元能夠有效提高缺陷預(yù)測(cè)性能。(4)針對(duì)跨項(xiàng)目數(shù)據(jù)集中的不相關(guān)或冗余特征,提出一種基于特征選擇的跨項(xiàng)目缺陷預(yù)測(cè)方法。采用特征子集選擇和特征排序兩種方法,驗(yàn)證特征選擇對(duì)于跨項(xiàng)目缺陷預(yù)測(cè)的有效性。結(jié)果表明,與項(xiàng)目?jī)?nèi)缺陷預(yù)測(cè)類似,特征選擇也能夠在一定程度上提高跨項(xiàng)目缺陷預(yù)測(cè)的性能。(5)針對(duì)跨公司數(shù)據(jù)集間的特征異構(gòu)問題,提出一種基于特征遷移的跨公司缺陷預(yù)測(cè)方法。首先,根據(jù)不同特征分布曲線的“距離”設(shè)計(jì)一種特征匹配算法,將異構(gòu)特征轉(zhuǎn)化為匹配特征。然后,采用遷移學(xué)習(xí)方法將源項(xiàng)目中的特征信息遷移到目標(biāo)項(xiàng)目中相匹配的特征上,實(shí)現(xiàn)跨公司缺陷預(yù)測(cè)。最后,設(shè)計(jì)大量實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證該方法的有效性,同時(shí)討論了該方法在不同影響因素下的性能。綜上所述,本論文旨在利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的理論和方法解決軟件缺陷預(yù)測(cè)中的實(shí)際問題,不僅豐富和拓寬了機(jī)器學(xué)習(xí)理論的應(yīng)用領(lǐng)域,還提高了機(jī)器學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用價(jià)值,更為軟件缺陷預(yù)測(cè)提供了新的研究思路,對(duì)于提高軟件質(zhì)量和軟件可靠性具有重要意義。
[Abstract]:In the process of software engineering , a new data set based on similarity measure is proposed . ( 4 ) Aiming at unrelated or redundant features in cross project data set , a cross project defect prediction method based on feature selection is proposed . A feature matching algorithm is designed based on feature subset selection and feature ranking .
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP181;TP311.5

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本文編號(hào)：1961309