【摘要】：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件缺陷預(yù)測(cè)是一種有效的提高軟件可靠性的方法。該方法基于軟件模塊的統(tǒng)計(jì)特性預(yù)測(cè)軟件模塊可能出現(xiàn)的缺陷數(shù)或是否容易出現(xiàn)缺陷。通過(guò)對(duì)軟件模塊缺陷狀況的預(yù)測(cè),軟件開發(fā)組織可以將有限的資源集中于容易出現(xiàn)缺陷的模塊,從而有效地提高軟件產(chǎn)品的質(zhì)量�；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的軟件缺陷預(yù)測(cè)近年來(lái)出現(xiàn)了很多研究成果,文章概述該領(lǐng)域近年來(lái)的主要研究成果,并根據(jù)各方法的特點(diǎn)進(jìn)行了分類。
[Abstract]:Software defect prediction based on machine learning is an effective method to improve software reliability. Based on the statistical characteristics of the software module, the method predicts the number of defects that may appear in the software module or whether the defects are likely to occur. By predicting the defect of software module, the software development organization can concentrate the limited resources on the vulnerable module and improve the quality of software product effectively. There have been many achievements in software defect prediction based on machine learning in recent years. This paper summarizes the main research results in this field and classifies them according to the characteristics of each method.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院軟件研究所互聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)室
【分類號(hào)】：TP311.52

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2126109