基于程序切片的軟件缺陷預(yù)測.pdf

1、軟件缺陷的多少直接反映了整個軟件質(zhì)量的好壞,每一個軟件中的缺陷都必須得到妥善的處理,可靠的基于軟件倉庫的缺陷預(yù)測則在軟件缺陷的發(fā)現(xiàn)和移除中起著至關(guān)重要的作用。首先,它能夠指導(dǎo)軟件開發(fā)人員將有限的資源投入到更容易產(chǎn)生缺陷的模塊中,從而提高軟件質(zhì)量。而在關(guān)鍵軟件的評估中,基于軟件倉庫的缺陷預(yù)測在決定軟件是否可以投入使用時起著決定性的作用。雖然研究者們使用數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的方法已經(jīng)得出了比較滿意的預(yù)測準確度,但是直接將機器學(xué)習(xí)的模型用于缺陷

2、預(yù)測會產(chǎn)生很多和軟件缺陷經(jīng)驗相矛盾的問題。而這些問題會影響到預(yù)測的準確性。
　　本文首先提出了一套軟件缺陷預(yù)測的方法,使用該方法對已有的三個預(yù)測算法CART、樸素貝葉斯、C4.5,進行了預(yù)測預(yù)測的比較,隨后,在C4.5決策樹算法的基礎(chǔ)上,針對軟件倉庫計算出來的指標的特點對算法進行了改進,改進算法引入了Spearman等級相關(guān)度,使得其決策樹在選取屬性作為根結(jié)點更為符合開源軟件缺陷的實際情況。同時,本文還提出了一種新的預(yù)測粒度—切片

3、粒度,該粒度是通過對程序中的函數(shù)按照其在函數(shù)調(diào)用圖中的距離進行聚類得到的。
　　為了驗證改進算法以及新預(yù)測粒度的有效性,本文提出了一個缺陷預(yù)測方法,該預(yù)測方法是由預(yù)測指標以及預(yù)測算法組成,整個預(yù)測過程分為三個主要步驟:一、挖掘指標,從軟件倉庫中挖掘出用于預(yù)測的指標,包括源代碼指標、變更指標、缺陷指標、切片指標等;二、預(yù)測,將挖掘出的指標輸入預(yù)測算法中,得出該算法對挖掘出的指標做出的預(yù)測;三、預(yù)測算法改進,針對指標數(shù)據(jù)特點和指標跟缺

4、陷的關(guān)聯(lián)度來改進算法,使用第一步挖掘出的指標做出預(yù)測。
　　最后,本文將改進預(yù)測算法與已有算法用到預(yù)測方法中做了缺陷預(yù)測的比較,實驗表明,改進后的缺陷預(yù)測算法大大地降低了決策樹的規(guī)模,并且在兩個模塊的缺陷預(yù)測準確率上分別提高了4.5802和4.8656個百分點。另外,本文還做了切片粒度和文件粒度的對比實驗,實驗表明,在不包含零缺陷函數(shù)的情況下,無論是訓(xùn)練集還是測試集,切片粒度的準確率要明顯高于文件粒度的準確率,在訓(xùn)練集和測試集上分