基于迁移学习的软件缺陷预测方法研究

发布时间：2018-02-08 14:50

  本文关键词： 迁移学习 软件缺陷预测 软件工程　出处：《西南师范大学学报(自然科学版)》2014年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对传统的软件缺陷预测方法难以在单独的项目中利用小规模训练数据的问题,提出了一种基于迁移学习的软件缺陷预测技术,利用已有的项目辅助新项目的预测.该方法在源项目和目标项目之间寻找一个公共特征空间,使得在公共特征空间上2个项目的数据分布距离最小.在这个公共空间进行模型训练,以达到迁移分类的效果.实验结果显示该方法相对传统的缺陷预测算法有更好的预测性能,并且充分利用了原始训练数据,可以更高效地运用于各种软件缺陷预测任务.
[Abstract]:Aiming at the problem that it is difficult for traditional software defect prediction methods to use small-scale training data in a single project, a software defect prediction technique based on migration learning is proposed. Using existing projects to support the prediction of new projects, this method seeks a common feature space between the source project and the target project. To minimize the data distribution distance between the two items in the common feature space. The experimental results show that the proposed method has better prediction performance than the traditional defect prediction algorithm, and makes full use of the original training data, so it can be applied to various software defect prediction tasks more efficiently.
【作者单位】： 铜仁学院数学与信息工程系;
【基金】：贵州省科技厅联合基金资助项目(黔科合字LKT〈2012〉10号)
【分类号】：TP311.53

【参考文献】

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【共引文献】

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