【摘要】：軟件缺陷預(yù)測通過挖掘軟件歷史倉庫,構(gòu)建缺陷預(yù)測模型來預(yù)測出被測項目內(nèi)的潛在缺陷程序模塊.但在挖掘過程中,對程序模塊進(jìn)行類型標(biāo)記或軟件度量時均可能產(chǎn)生噪聲.雖然研究人員對已有特征選擇方法的噪聲容忍能力進(jìn)行了分析,但據(jù)我們所知,很少有研究人員在軟件缺陷預(yù)測研究中,針對性的設(shè)計出可容忍噪聲的新穎特征選擇方法.為了解決此問題,我們提出一種可容忍噪聲的特征選擇框架FECS.具體來說,首先借助聚類分析,將原始特征集劃分到指定數(shù)目的簇中,隨后設(shè)計出3種不同的啟發(fā)式特征選擇策略,依次從每一個簇中選出最為典型的特征.在實證研究中,以Eclipse和NASA等實際項目為評測對象.首先借助一系列數(shù)據(jù)預(yù)處理方法來提升數(shù)據(jù)集質(zhì)量,隨后同時注入類標(biāo)噪聲和特征噪聲來模擬噪聲數(shù)據(jù)集.通過與典型的特征選擇方法進(jìn)行比較,驗證了FECS框架的有效性,除此之外,通過深入分析噪聲注入率、特征選擇比例及噪聲類型對缺陷預(yù)測性能的影響,為更有效的使用FECS提供了指導(dǎo).
[Abstract]:Software defect prediction by mining software history warehouse and constructing defect prediction model to predict the potential defect program module in the project under test. However, in the process of mining, noise may be generated when the program module is marked by type or measured by software. Although the researchers have analyzed the noise tolerance of the existing feature selection methods, as far as we know, few researchers have designed a novel feature selection method which can tolerate noise in the software defect prediction research. To solve this problem, we propose a noise tolerant feature selection framework (FECS.). Specifically, with the help of cluster analysis, the original feature set is divided into a specified number of clusters, and then three different heuristic feature selection strategies are designed, and the most typical features are selected from each cluster in turn. In the empirical study, the actual projects such as Eclipse and NASA are taken as the evaluation objects. Firstly, a series of data preprocessing methods are used to improve the quality of the data set, and then the quasi-standard noise and feature noise are injected at the same time to simulate the noise data set. The effectiveness of FECS framework is verified by comparing with the typical feature selection method. In addition, the effects of noise injection rate, feature selection ratio and noise type on defect prediction performance are deeply analyzed. It provides guidance for more effective use of FECS.
【作者單位】： 南京大學(xué)計算機(jī)軟件新技術(shù)國家重點實驗室;南京大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;南通大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61373012,61202006,61321491,91218302) 歐盟項目(612212) 南京大學(xué)計算機(jī)軟件新技術(shù)國家重點實驗室開放課題(KFKT2016B18);南京大學(xué)優(yōu)秀博士研究生創(chuàng)新能力提升計劃和軟件新技術(shù)與產(chǎn)業(yè)化協(xié)同創(chuàng)新中心部分資助
【分類號】：TP311.5

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