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
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文檔簡介
1、基于度量元的軟件缺陷預測是利用軟件模塊的各種特征(如代碼長度、代碼變化等)構造模型,用于預測新的軟件模塊的缺陷相關信息。最為常見的預測目標包括預測軟件模塊是否含有缺陷,以及預測軟件模塊含有缺陷的個數。模型預測的軟件模塊的缺陷相關信息不但能反映軟件模塊的質量,還能用于指導測試資源的分配。比如,通過預測新的軟件模塊是否含有缺陷,我們可以只對含有缺陷的軟件模塊進行測試,從而節(jié)省檢測正確軟件模塊的資源。根據軟件缺陷預測的目標,目前基于度量元的軟
2、件缺陷預測技術大致分為兩類:分類任務的軟件缺陷預測技術和排序任務的軟件缺陷預測技術。本文根據兩類軟件缺陷預測技術的不同研究現狀,分別對它們進行研究。
分類任務的軟件缺陷預測的目的是預測軟件模塊是否含有缺陷,從而引導軟件開發(fā)人員對含有缺陷的軟件模塊進行檢測。分類任務的軟件缺陷預測模型不但要求較高的缺陷模塊檢測率,并且要求較低的資源浪費率(錯誤預測正確模塊所引起的資源浪費率)。而這二者往往是沖突的。并且,不同的應用對缺陷模塊的檢測
3、率、能允許的資源浪費率的要求并不相同。當前的研究往往以二者的折中為目標構造預測模型,這樣構造的模型不一定滿足實際應用對二者的具體要求。于是,本文提出將缺陷模塊檢測率以及模型引起的資源浪費率看成兩個目標,并使用多目標方法Non-dominated Sorting Genetic Algorithm(NSGA)-Ⅱ結合代價敏感支持向量方法,同時優(yōu)化這兩個目標,構造一組缺陷模塊檢測率不同且相應的資源浪費率較低的模型。實驗證明,這樣的方法不但能
4、構造出多樣性的模型以滿足不同應用的不同要求,并且當缺陷模塊檢測率以及資源浪費率的折中一定時,這種方法也能構造出比單目標學習方法更好的模型。
排序任務的軟件缺陷預測模型適用于測試資源未知的情況——測試資源少時,只對含缺陷個數很多的軟件模塊進行測試;當測試資源多時,含缺陷個數較少的軟件模塊也能得到測試。對于此類軟件缺陷預測模型而言,精準地預測軟件模塊所含的缺陷個數是不必要的,在數據質量不高的情況很難做到。換句話說,排序任務的軟件缺
5、陷預測關注的是模型給出的模塊排序。然而,目前排序任務的軟件缺陷預測模型的主要構造算法是回歸或者分類算法,由最小二乘法或者最大似然法得到,以擬合度為目標。這樣構造排序任務的軟件缺陷預測模型存在的問題是,擬合度好的模型給出的模塊排序不一定好。因此,本文提出排序學習算法,即通過直接優(yōu)化軟件缺陷預測模型的排序性能來構造模型。實驗結果表明,與最小二乘法、最大似然法相比,直接優(yōu)化模型的排序性能得到的預測模型能給出更好的模塊排序,特別是在軟件度量元個
6、數較多的情況。并且,與現有方法的比較進一步證明了排序學習算法在構造排序任務的軟件缺陷預測模型的優(yōu)勢。
軟件缺陷預測主要包括兩個部分:數據和建模。軟件缺陷預測的數據是根據軟件特征(即軟件度量元)進行收集,所以數據的質量由度量元決定。隨著軟件的發(fā)展,越來越多的度量元被引進。這些度量元的建模有效性也受到了關注。現有的針對排序任務的軟件缺陷預測進行的度量元分析方法主要有兩種——不同類別度量元的對比分析以及相關系數分析。不同類別的度量元
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