【摘 要】
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针对软件缺陷预测过程中未充分使用源代码语义特征以及训练数据集中的类重叠问题,提出一种面向类重叠的跨版本软件缺陷深度特征学习方法.该方法采用混合式最近邻清理策略缓解
【机 构】
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桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,江苏工程职业技术学院信息工程学院,南通大学信息科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(批准号:61202006),南通市科技计划指令性项目(批准号:JC2019106),广西可信软件重点实验室研究项目(批准号:kx202013),江苏工程职业技术学院科研计划项目(批准号:GYKY/2020/4),江苏高校“青蓝工程”项目.
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针对软件缺陷预测过程中未充分使用源代码语义特征以及训练数据集中的类重叠问题,提出一种面向类重叠的跨版本软件缺陷深度特征学习方法.该方法采用混合式最近邻清理策略缓解深度学习语义特征中存在的类重叠问题.在PROMISE公开数据集上进行测试的结果表明,该策略能提升基于深度语义学习的软件缺陷预测性能,分类性能最多在中值上提升14.8%.实验结果表明,在跨版本深度缺陷预测问题中可采用混合式最近邻清理策略缓解类重叠问题.
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