本文關(guān)鍵詞：跨項(xiàng)目缺陷預(yù)測(cè)中訓(xùn)練數(shù)據(jù)選擇方法

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【摘要】：跨項(xiàng)目缺陷預(yù)測(cè)(CPDP)利用來(lái)自其他項(xiàng)目的缺陷數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)項(xiàng)目的缺陷情況,為解決以往缺陷預(yù)測(cè)方法面臨的訓(xùn)練數(shù)據(jù)受限問(wèn)題提供了一個(gè)新的視角。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量將直接影響跨項(xiàng)目缺陷預(yù)測(cè)模型的性能,因此,需盡可能選擇與目標(biāo)項(xiàng)目更相似的數(shù)據(jù)用于模型的訓(xùn)練。利用PROMISE提供的34個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集,從訓(xùn)練數(shù)據(jù)選擇方面,分析了四種典型的相似性度量方法對(duì)跨項(xiàng)目預(yù)測(cè)結(jié)果的影響以及各種方法之間的差異。研究結(jié)果表明:使用不同的相似性度量方法選出的訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量不同,其中余弦相似性與相關(guān)系數(shù)兩種方法效果更好,且最大改進(jìn)比例達(dá)到6.7%;同時(shí),根據(jù)目標(biāo)項(xiàng)目的缺陷率,發(fā)現(xiàn)余弦相似性更適合于缺陷率高于0.25的項(xiàng)目。
【作者單位】： 湖北大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;湖北省教育信息化工程技術(shù)研究中心(湖北大學(xué));
【關(guān)鍵詞】： 軟件質(zhì)量保證 缺陷預(yù)測(cè) 跨項(xiàng)目缺陷預(yù)測(cè) 相似性度量 數(shù)據(jù)選擇
【基金】：國(guó)家973計(jì)劃項(xiàng)目(2014CB340401) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61273216,61272111,61202048,61202032) 湖北省知識(shí)創(chuàng)新專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目(2016CFB309) 武漢市青年科技晨光計(jì)劃項(xiàng)目(2014070404010232)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.53
【正文快照】： 0引言早期軟件缺陷預(yù)測(cè)的研究主要是使用軟件項(xiàng)目的歷史數(shù)據(jù)作訓(xùn)練,將得到的模型再用于該項(xiàng)目未來(lái)版本中軟件缺陷的預(yù)測(cè),統(tǒng)稱(chēng)為項(xiàng)目?jī)?nèi)缺陷預(yù)測(cè)(Within-Project DefectPrediction,WPDP)。WPDP的預(yù)測(cè)效果受項(xiàng)目歷史數(shù)據(jù)的量影響明顯[1],而在實(shí)踐中要達(dá)到歷史數(shù)據(jù)足夠充足并不容，

本文編號(hào)：769457