【摘 要】
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随着计算机技术的不断发展,如何准确地预测出软件中潜在的缺陷显得至关重要。近年来,研究者们尝试把一些机器学习方法应用到软件缺陷预测领域中,但是这些方法在分类过程中大
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室,南京邮电大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61272273）
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随着计算机技术的不断发展,如何准确地预测出软件中潜在的缺陷显得至关重要。近年来,研究者们尝试把一些机器学习方法应用到软件缺陷预测领域中,但是这些方法在分类过程中大多使用了传统的欧氏距离。距离度量学习方法通过挖掘训练样本集的特征信息和标记信息,学习得到有效的距离度量,让样本在基于度量矩阵的新特征空间中具有更好的鉴别可分性。将距离度量学习方法引入到软件缺陷预测中,同时融入了局部稀疏重构信息,提出一种新的软件缺陷预测方法,即局部稀疏重构度量学习方法（LSRML）。该方法学习得到的距离度量具有很好的鉴别性,并有效
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