论文研究-融合多策略特征筛选的跨项目软件缺陷预测.pdf

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文件名称：论文研究-融合多策略特征筛选的跨项目软件缺陷预测.pdf
文件大小：774KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-26 09:22:12
论文研究 针对跨项目软件缺陷预测过程中，软件缺陷数据存在无关信息或数据冗余等问题，提出融合多策略特征筛选的跨项目软件缺陷预测（cross-project software defect prediction based on Multi-Policy Feature Filtering，MPFF）方法。采用多策略筛选方法与过采样方法进行数据预处理；使用代价敏感的域自适应方法进行分类，分类过程使用少量已标记目标项目数据改善项目间分布差异；在AEEEM、NASA MDP及SOFTLAB数据集上进行了不同度量下预测实验。实验结果表明，在同构度量下MPFF方法相比Burank filter、Peters filter、TCA 和TrAdaBoost方法预测效果最佳。