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1、基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的軟件缺陷預(yù)測方法研究重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文(學(xué)術(shù)學(xué)位)學(xué)生姓名:廖勝平指導(dǎo)教師:徐玲副教授專業(yè):軟件工程學(xué)科門類:工學(xué)重慶大學(xué)軟件學(xué)院二O一六年五月重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要I摘要隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,軟件系統(tǒng)復(fù)雜度不斷提高,軟件可靠性問題成為人們關(guān)注的焦點,而軟件缺陷威脅著軟件的可靠性。檢測和修復(fù)缺陷耗費大量人力物力,而且缺陷存在時間越長,其修復(fù)成本越高。因此,如何在軟件發(fā)布之前預(yù)測未發(fā)現(xiàn)的缺陷成為了一個亟待解決的問
2、題。傳統(tǒng)的靜態(tài)缺陷預(yù)測技術(shù)大多是基于有監(jiān)督的方法,需要大量的歷史數(shù)據(jù),而在實際軟件工程應(yīng)用中,獲取大量的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)成本較高,這對于沒有歷史版本的項目而言幾乎是不現(xiàn)實的。另一方面,軟件缺陷數(shù)據(jù)具有類不平衡性,而且誤分類缺陷往往比誤分類非缺陷數(shù)據(jù)造成更大的代價損失。軟件缺陷預(yù)測模型獲取更小的誤分類代價比獲取低錯誤率更具有實際意義。本文提出基于半監(jiān)督支持向量機(SVM)的軟件缺陷預(yù)測模型,在少量有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上利用無標(biāo)簽數(shù)據(jù)信息構(gòu)建預(yù)測模型
3、,并驗證其有效性。在此基礎(chǔ)上,本文還融入代價敏感學(xué)習(xí)思想,提出基于代價敏感半監(jiān)督SVM的軟件缺陷預(yù)測模型,旨在解決歷史數(shù)據(jù)難以獲取,類不平衡性,誤分類代價最小化等問題。主要工作內(nèi)容如下:1)分析了軟件缺陷預(yù)測相關(guān)理論和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,探討了軟件缺陷預(yù)測存在的問題,以及調(diào)研了軟件缺陷預(yù)測中數(shù)據(jù)抽取和預(yù)處理的相關(guān)技術(shù)。2)提出了無監(jiān)督的樣本采樣方法,解決訓(xùn)練集中缺陷數(shù)據(jù)少而導(dǎo)致預(yù)測性能不佳的問題。3)構(gòu)建了半監(jiān)督SVM與無監(jiān)督采樣方法結(jié)合的
4、軟件缺陷預(yù)測模型,解決缺陷數(shù)據(jù)難以獲取的問題。并在此基礎(chǔ)上,融合代價敏感學(xué)習(xí)提出了基于代價敏感半監(jiān)督SVM的軟件缺陷預(yù)測模型,同時解決缺陷數(shù)據(jù)少和預(yù)測模型對軟件缺陷不敏感兩個問題。4)在4個NASA公共數(shù)據(jù)集上進行了對比實驗。在正確率、F值和誤分代價期望等指標(biāo)上對實驗結(jié)果進行驗證分析。本文實驗結(jié)果表明結(jié)合本文采樣方法和代價敏感半監(jiān)督SVM的軟件缺陷預(yù)測模型與靜態(tài)缺陷預(yù)測領(lǐng)域傳統(tǒng)代價敏感算法比較,需要少量類標(biāo)注,能夠取得相當(dāng)?shù)念A(yù)測性能,更
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