【摘 要】
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软件缺陷往往仅分布在少数代码中,但是这些少量的软件缺陷会给软件系统安全运行带来潜在的严重威胁。软件缺陷的不平衡分布,严重制约了软件缺陷预测（SDP）的准确度。因此,如何在软件缺陷预测中解决缺陷分类的不平衡分布问题,进而提升预测精度,是软件测试中一个重要问题。针对上述问题,本文提出一种基于合成少数类过采样技术（RSMOTE）的数据不平衡处理方法（RSMOTE-Based Data Imbalance
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软件缺陷往往仅分布在少数代码中,但是这些少量的软件缺陷会给软件系统安全运行带来潜在的严重威胁。软件缺陷的不平衡分布,严重制约了软件缺陷预测（SDP）的准确度。因此,如何在软件缺陷预测中解决缺陷分类的不平衡分布问题,进而提升预测精度,是软件测试中一个重要问题。针对上述问题,本文提出一种基于合成少数类过采样技术（RSMOTE）的数据不平衡处理方法（RSMOTE-Based Data Imbalance Processing Model for SDP,简称RDIPS）。在去噪模块中,我们使用最大最小规范化来删除离群点数据,使用计算类模糊度算法（FCMD）计算每个点的模糊隶属度和模糊标签,根据选择边界点算法（BRS）去除危险点和噪音点。然后,采用NASA、Promise公开数据集生成仿真样本,并在不同分类器下构建模型,训练和测试。实验结果表明,RDIPS模型适用于数据不平衡的情况,在平均F1-measure这一指标上要比其它对比算法高出6.98%,对于解决软件缺陷预测中的类不平衡问题,有着很好的效果。而Recall和Precision等指标亦有不同程度的提升。对于进行跨项目预测这一场景下,RDIPS模型与其他方法相比仍旧可以提升各项指标,在一定程度上解决类不平衡问题。最后研究了数据集中不同软件度量属性对测试结果的影响程度,统计了各自对测试结果影响最大的十个属性并对实验结果进行进一步整理。统计结果表明,大部分数据集拥有相同的高影响力属性,且在跨项目软件缺陷预测时,使用高影响力属性相近的数据集作为训练集会取得更好的效果。
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