【摘 要】
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在跨项目软件缺陷预测中,人工采集标注的原始数据集通常包含噪声数据,并且源项目与目标项目之间的数据存在较大的分布差异性。针对该问题,提出一种两阶段跨项目缺陷预测方法C
【机 构】
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华东理工大学计算机科学与工程系,上海市计算机软件评测重点实验室,上海应用技术大学计算机科学与信息工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702334,61772200),上海市浦江人才资助计划(17PJ1401900),上海市自然科学基金(17ZR1406900,17ZR1429700),华东理工大学教育科研基金(ZH1726108)
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在跨项目软件缺陷预测中,人工采集标注的原始数据集通常包含噪声数据,并且源项目与目标项目之间的数据存在较大的分布差异性。针对该问题,提出一种两阶段跨项目缺陷预测方法CLNI-KMM。在实例过滤阶段,基于CLNI算法过滤噪声实例。在实例迁移阶段,采用KMM算法调整源项目中实例的训练权重,并结合目标项目中的少量标注实例建立软件缺陷预测模型。实验结果表明,与经典的跨项目软件缺陷预测方法TCA、TNB和NNFilter相比,CLNI-KMM方法预测性能较优,并且具有较强的稳定性。
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