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文檔簡介
1、隨著社會的發(fā)展,軟件的多樣性以及普遍性已經(jīng)滲入到人們的生活中,軟件的可靠性是人們進(jìn)行日常交易的重要保證,很多因素會對軟件系統(tǒng)的可靠性造成威脅,而軟件缺陷的存在是其主要因素之一。及時發(fā)現(xiàn)軟件中潛在的缺陷,有助于提高軟件的質(zhì)量,節(jié)約成本。根據(jù)收集的已有的軟件缺陷數(shù)據(jù),軟件缺陷預(yù)測技術(shù)可以對新的模塊進(jìn)行缺陷預(yù)測。然而,在軟件缺陷預(yù)測中,標(biāo)記樣本難以獲取,而且軟件缺陷數(shù)據(jù)集中缺陷模塊的數(shù)量遠(yuǎn)低于無缺陷模塊的數(shù)量,即數(shù)據(jù)集是分類不平衡的,因此會對
2、軟件模塊的預(yù)測結(jié)果造成一定的影響。
為了解決以上問題,本文運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)建立了一種新的軟件缺陷預(yù)測模型。本文的主要工作有:
(1)為了解決標(biāo)記樣本不足以及分類不平衡的情況,本文提出一種半監(jiān)督集成學(xué)習(xí)軟件缺陷預(yù)測模型(Tri_Adaboost)。一方面利用欠采樣方法以及半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法Tri-training對標(biāo)記樣本集進(jìn)行擴(kuò)充,隨機(jī)選取一部分無標(biāo)記樣本進(jìn)行預(yù)標(biāo)注,緩解標(biāo)記樣本不足的問題;另一方面,由于經(jīng)過擴(kuò)充后的標(biāo)記
3、樣本集依然是一個不平衡數(shù)據(jù)集,為了提高預(yù)測模型的性能,在對擴(kuò)充后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類預(yù)測之前,使用SMOTE算法對其進(jìn)行采樣,然后使用Adaboost集成方法分類預(yù)測。實驗結(jié)果表明,本文提出的方法能明顯提高模型的預(yù)測性能。
(2)基于開源項目下生成了空指針引用缺陷數(shù)據(jù)集。由于大多數(shù)情況下對軟件缺陷預(yù)測模型進(jìn)行驗證時使用的數(shù)據(jù)集都是基于模塊的,即數(shù)據(jù)集中只指出具體的某一模塊存在缺陷,但是并未指出模塊中缺陷的類型。為了驗證本文提出模型
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