回归算法对软件缺陷个数预测模型性能的影响

针对已有研究在评价软件缺陷个数预测模型性能时没有考虑到软件缺陷数据集存在数据不平衡的问题而采用了评估回归模型的不合适的评价指标的问题,提出以平均缺陷百分比作为评价指标,讨论不同回归算法对软件缺陷个数预测模型性能的影响程度。利用PROMISE提供的6个开源数据集,分析了10个回归算法对软件缺陷个数预测模型预测结果的影响以及各种回归算法之间的差异。研究结果表明：使用不同的回归算法建立的软件缺陷个数预测模型具有不同的预测效果,其中梯度Boosting回归算法和贝叶斯岭回归算法预测效果更好。     

基于不相似性的软件缺陷预测算法

软件缺陷预测是典型的类不均衡学习问题,其中有缺陷的样本数量远少于无缺陷的样本数量,但有缺陷的样本通常是预测的重点。现有的软件预测模型大多建立在基于静态度量元的软件缺陷数据集上,重点关注如何平衡类分布,而忽略了数据集中属性特征对软件缺陷的判别能力。当软件缺陷数据集中的属性特征对类目标概念缺乏判别能力时,传统机器学习算法难以构建有效的软件缺陷预测模型,从而无法获得有效的预测性能。为此,提出了一种基于不相似性的软件缺陷预测算法,通过改善软件缺陷数据集中属性的判别能力,进而提升软件缺陷预测性能。实验证明：基于不相似性的软件缺陷预测算法能够有效地改善传统机器学习算法在软件缺陷数据集上的预测性能。     

面向类不平衡数据集的软件缺陷预测模型

软件缺陷预测是软件工程领域的重点研究方向,是保证软件质量的重要途径之一。其中软件缺陷数据的类不平衡问题会影响缺陷预测分类的准确性,为解决类不平衡数据对预测分类的影响,针对如何优化数据预处理的算法执行顺序进行了研究,提出了一种有效提升分类效果的软件缺陷预测模型（ASRAdaboost）。该算法模型在根据对照实验确定数据预处理最优顺序后,采用特征选择卡方检验算法,再执行SMOTE过采样与简单采样方法,解决数据类不平衡和属性冗余同时存在的问题,最后结合Adaboost集成算法,构建出软件缺陷预测模型ASRAdaboost。实验均采用J48决策树作为基分类器,实验结果表明：ASRAdaboost算法模型有效提高了软件缺陷预测的准确性,得到了更好的分类效果。     

深度信念网软件缺陷预测模型

软件缺陷预测技术在检测软件缺陷、保证软件质量方面发挥了重要的作用。利用神经网络分类算法构建的软件缺陷预测模型得到了广泛的应用。但是利用神经网络分类算法训练历史数据只能进行“浅层学习”,无法对数据特征进行深度挖掘。针对该问题,利用多层限制玻尔兹曼机叠加成深度信念网,先进行特征集成与迭代,并对这些特征数据进行深度学习,构建了基于深度信念网的软件缺陷预测模型(DBNSDPM)。仿真实验表明,本模型预测的准确性与传统的神经网络缺陷预测模型预测的准确性相比有显著提高。     

基于深度自编码网络的软件缺陷预测方法

软件缺陷预测是提升软件质量的有效方法,而软件缺陷预测方法的预测效果与数据集自身的特点有着密切的相关性。针对软件缺陷预测中数据集特征信息冗余、维度过大的问题,结合深度学习对数据特征强大的学习能力,提出了一种基于深度自编码网络的软件缺陷预测方法。该方法首先使用一种基于无监督学习的采样方法对6个开源项目数据集进行采样,解决了数据集中类不平衡问题;然后训练出一个深度自编码网络模型。该模型能对数据集进行特征降维,模型的最后使用了三种分类器进行连接,该模型使用降维后的训练集训练分类器,最后用测试集进行预测。实验结果表明,该方法在维数较大、特征信息冗余的数据集上的预测性能要优于基准的软件缺陷预测模型和基于现有的特征提取方法的软件缺陷预测模型,并且适用于不同分类算法。     

基于LASSO-SVM的软件缺陷预测模型研究

针对当前大多数软件缺陷预测模型预测准确率较差的问题, 提出了结合最小绝对值压缩和选择方法与支持向量机算法的软件缺陷预测模型。首先利用最小绝对值压缩与选择方法的特征选择能力降低了原始数据集的维度, 去除了与软件缺陷预测不相关的数据集; 然后利用交叉验证算法的参数寻优能力找到支持向量机的最优相关参数; 最后运用支持向量机的非线性运算能力完成了软件缺陷预测。仿真实验结果表明, 所提出的缺陷预测模型与传统的缺陷预测模型相比具有较高的预测准确率, 且预测速度更快。     

基于流形学习的面向对象的软件缺陷预测模型

针对传统软件缺陷预测方法在预测面向对象的软件缺陷时存在的不足,提出一种基于流形学习的面向对象的软件缺陷预测模型。结合拉普拉斯特征映射法和分类方法,利用拉普拉斯特征映射法,对待预测的软件属性度量数据进行降维处理,得到其低维特征;利用分类算法,从低维特征数据中预测软件存在的缺陷。实验结果表明,该方法有效提高了面向对象的软件缺陷预测精度,也提高了算法的执行效率。     

基于ACO-SVM的软件缺陷预测模型的研究

针对传统软件缺陷预测模型的应用范围通常被局限在一定的子空间而影响其适用性和准确性的问题,文中利用支持向量机(SVM)的非线性运算能力和蚁群优化算法(ACO)的寻优能力提出了一种基于ACO-SVM的软件缺陷预测模型.文中首先对待预测的数据进行主成分分析降低数据的维数以提高运算速度,然后根据蚁群优化算法来计算最优的SVM参...     

ORESP：基于有序回归的软件缺陷严重程度预测方法

为提高软件缺陷严重程度的预测性能,通过充分考虑软件缺陷严重程度标签间的次序性,提出一种基于有序回归的软件缺陷严重程度预测方法ORESP.该方法首先使用基于Spearman的特征选择方法来识别并移除数据集内的冗余特征,随后使用基于比例优势模型的神经网络来构建预测模型.通过与五种经典分类方法的比较,所提的ORESP方法在四种不同类型的度量下均可取得更高的预测性能,其中基于平均0-1误差(MZE)评测指标,预测模型性能最大可提升10.3％;基于平均绝对误差(MAE)评测指标,预测模型性能最大可提升12.3％.除此之外,发现使用基于Spearman的特征选择方法可以有效提升ORESP方法的预测性能.     

一种面向跨项目软件缺陷预测的特征过滤与实例迁移框架

在跨项目软件缺陷预测中,源项目与目标项目的特征关联度与实例分布差异性是影响预测模型性能的主要因素。本文从特征过滤与实例迁移2个角度出发,提出一种跨项目软件缺陷预测框架KCF-KMM(K-medoids Cluster Filtering- Kernel Mean Matching)。在特征过滤阶段,该方法基于K-medoids聚类算法来筛选特征子集,过滤与目标项目关联度低的特征。在实例迁移阶段,通过KMM算法计算源项目与目标项目实例间的分布差异度,以此分配每个训练实例的影响权重。最后,结合目标项目中少量有标注数据建立混合缺陷预测模型。为了验证KCF-KMM的有效性,本文从准确率和F1值的角度出发,分别与经典的跨项目软件缺陷预测方法TCA+、TNB和NNFilter相比,KCF-KMM的预测性能在Apache数据集上可以分别提升34.1%、0.8%、21.1%和14.4%、3.7%、10.6%。     

基于数据过采样和集成学习的软件缺陷数目预测方法

预测软件缺陷的数目有助于软件测试人员更多地关注缺陷数量多的模块,从而合理地分配有限的测试资源。针对软件缺陷数据集不平衡的问题,提出了一种基于数据过采样和集成学习的软件缺陷数目预测方法——SMOTENDEL。首先,对原始软件缺陷数据集进行n次过采样,得到n个平衡的数据集;然后基于这n个平衡的数据集利用回归算法训练出n个个体软件缺陷数目预测模型;最后对这n个个体模型进行结合得到一个组合软件缺陷数目预测模型,利用该组合预测模型对新的软件模块的缺陷数目进行预测。实验结果表明SMOTENDEL相比原始的预测方法在性能上有较大提升,当分别利用决策树回归（DTR）、贝叶斯岭回归（BRR）和线性回归（LR）作为个体预测模型时,提升率分别为7.68%、3.31%和3.38%。     

基于GMDH因果关系的软件缺陷预测模型

软件缺陷预测是软件可靠性研究的一个重要方向。基于自组织数据挖掘(GMDH)网络与因果关系检验理论提出了一种软件缺陷预测模型,借鉴Granger检验思想,利用GMDH网络选择与软件失效具有因果关系的度量指标,建立软件缺陷预测模型。该方法从复杂系统建模角度研究软件度量指标与软件缺陷之间的因果关系,可以检验多变量之间在非线性意义上的因果关系。最后基于两组真实软件失效数据集,将所提出的方法与基于Granger因果检验的软件缺陷预测模型进行比较分析。结果表明,基于GMDH因果关系的软件缺陷预测模型比Granger因果检验方法具有更为显著的预测效果。     

静态软件缺陷预测方法研究

静态软件缺陷预测是软件工程数据挖掘领域中的一个研究热点.通过分析软件代码或开发过程,设计出与软件缺陷相关的度量元;随后,通过挖掘软件历史仓库来创建缺陷预测数据集,旨在构建出缺陷预测模型,以预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块,最终达到优化测试资源分配和提高软件产品质量的目的.对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统的总结.首先,给出了研究框架并识别出了影响缺陷预测性能的3个重要影响因素:度量元的设定、缺陷预测模型的构建方法和缺陷预测数据集的相关问题;接着,依次总结了这3个影响因素的已有研究成果;随后,总结了一类特殊的软件缺陷预测问题(即,基于代码修改的缺陷预测)的已有研究工作;最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望.     

基于堆叠降噪稀疏自动编码器的软件缺陷预测

特征提取是软件缺陷预测中的关键步骤,特征提取的质量决定了缺陷预测模型的性能,但传统的特征提取方法难以提取出软件缺陷数据的深层本质特征。深度学习理论中的自动编码器能够从原始数据中自动学习特征,并获得其特征表示,同时为了增强自动编码器的鲁棒性,本文提出一种基于堆叠降噪稀疏自动编码器的特征提取方法,通过设置不同的隐藏层数、稀疏性约束和加噪方式,可以直接高效地从软件缺陷数据中提取出分类预测所需的各层次特征表示。利用Eclipse缺陷数据集的实验结果表明,该方法较传统特征提取方法具有更好的性能。     

一种基于领域适配的跨项目软件缺陷预测方法

软件缺陷预测旨在帮助软件开发人员在早期发现和定位软件部件可能存在的潜在缺陷,以达到优化测试资源分配和提高软件产品质量的目的.跨项目缺陷预测在已有项目的缺陷数据集上训练模型,去预测新的项目中的缺陷,但其效果往往不理想,其主要原因在于,采样自不同项目的样本数据集,其概率分布特性存在较大差异,由此对预测精度造成较大影响.针对此问题,提出一种监督型领域适配（domain adaptation）的跨项目软件缺陷预测方法.将实例加权的领域适配与机器学习的预测模型训练过程相结合,通过构造目标项目样本相关的权重,将其施加于充足的源项目样本中,以实例权重去影响预测模型的参数学习过程,将来自目标项目中缺陷数据集的分布特性适配到训练数据集中,从而实现缺陷数据样本的复用和跨项目软件缺陷预测.在10个大型开源软件项目上对该方法进行实证,从数据集、数据预处理、实验结果多个角度针对不同的实验设定策略进行分析;从数据、预测模型以及模型适配层面分析预测模型的过拟合问题.实验结果表明,该方法性能优于同类方法,显著优于基准性能,且能够接近和达到项目内缺陷预测的性能.     

即时软件缺陷预测研究进展

软件缺陷预测一直是软件工程研究中最活跃的领域之一,研究人员己经提出了大量的缺陷预测技术,根据预测粒度不同,主要包括模块级、文件级和变更级（change-level）缺陷预测.其中,变更级缺陷预测旨在于开发者提交代码时,对其引入的代码是否存在缺陷进行预测,因此又被称作即时（just-in-time）缺陷预测.近年来,即时缺陷预测技术由于其即时性、细粒度等优势,成为缺陷预测领域的研究热点,取得了一系列研究成果;同时也在数据标注、特征提取、模型评估等环节面临诸多挑战,迫切需要更先进、统一的理论指导和技术支撑.鉴于此,从即时缺陷预测技术的数据标注、特征提取和模型评估等方面对近年来即时缺陷预测研究进展进行梳理和总结.主要内容包括：（1）归类并梳理了即时缺陷预测模型构建中数据标注常用方法及其优缺点;（2）对即时缺陷预测的特征类型和计算方法进行了详细分类和总结;（3）总结并归类现有模型构建技术;（4）总结了模型评估中使用的实验验证方法与性能评估指标;（5）归纳出了即时缺陷预测技术的关键问题;（6）最后展望了即时缺陷预测的未来发展.     

基于深度学习的软件缺陷预测模型

为了提高软件的可靠性,软件缺陷预测已经成为软件工程领域中一个重要的研究方向.传统的软件缺陷预测方法主要是设计静态代码度量,并用机器学习分类器来预测代码的缺陷概率.但是,静态代码度量未能充分考虑到潜藏在代码中的语义特征.根据这种状况,本文提出了一种基于深度卷积神经网络的软件缺陷预测模型.首先,从源代码的抽象语法树中选择合适的结点提取表征向量,并构建字典将其映射为整数向量以方便输入到卷积神经网络.然后,基于GoogLeNet设计卷积神经网络,利用卷积神经网络的深度挖掘数据的能力,充分挖掘出特征中的语法语义特征.另外,模型使用了随机过采样的方法来处理数据分类不均衡问题,并在网络中使用丢弃法来防止模型过拟合.最后,用Promise上的历史工程数据来测试模型,并以AUC和F1-measure为指标与其他3种方法进行了比较,实验结果显示本文提出的模型在软件缺陷预测性能上得到了一定的提升.     

基于BP神经网络软件测试缺陷预测技术研究及应用

针对软件缺陷预测模型预测准确率较差问题,指出了软件缺陷预测和软件测试缺陷的预测概念区别,根据影响软件缺陷发现因素构建BP神经网络软件测试预测模型,通过工程实践历史样本数据训练该模型获得预测能力提升,并经过假设检验方法证明预测结果符合以软件测试实际发现缺陷个数为中心点的正态分布.实验结果表明:随着真实训练样本数据增加,预测结果估计值与实际值的误差逐步缩小,估计值的方差逐步减小,预测的准确性逐步提高.     

基于贝叶斯公式的软件缺陷影响因素分析

随着时软件缺陷重视程度的提高，人们提出了很多软件缺陷预测模型，但所有的模型都只停留在缺陷数预测的基础上，不能系统分析出导致预测结果的真正原因。而本文结合一个具体的软件缺陷预测模型。利用贝叶斯公式对导致结果发生的影响因素进行了分析。此方法不但能对现有开发项目的一些重要影响因素起到控制作用，还为今后的开发项目提供了一定的经验数据，预防同类错误的再次发生。     

基于拟似然估计方法的软件失效预测模型

软件缺陷预测是软件可靠性研究的一个重要方向。由于影响软件失效的因素有很多,相互之间关联关系复杂,在分析建模中常用联合分布函数来描述,而实际应用中难以确定,直接影响软件失效预测。基于拟似然估计提出一种软件失效预测方法,通过主成分分析筛选影响软件失效的主要影响因素,建立多因素软件失效预测模型,利用这些影响因素的数字特征(均值函数和方差函数)以及采用拟似然估计方法估计出模型参数,进而对软件失效进行预测分析。基于两个真实数据集Eclipse JDT和Eclipse PDE,与经典Logistic回归和Probit回归预测模型进行实验对比分析,结果表明采用拟似然估计对软件缺陷预测具有可行性,且预测精度均优于这两种经典回归预测模型。