软件缺陷分类标准 ALAN ZHOU提供

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-projectsoftwaredefectpredictionbased

本文档提供了采用SVM挖掘方法对软件开发缺陷进行预测的方法，共数据挖掘工作者参考。

灰色关联分析法是一种描述元素之间影响程度的分析法，适合于小项目数据集。小项目数据集制约着传统的软件缺陷类型的预测方法，使得预测的结果往往不够准确和可靠。因此在灰色关联分析法的基础上提出了特征子集选择、

国际软件基准标准小组（ISBSG）为研究人员和从业人员提供了一个软件项目数据仓库，该数据库迄今为止主要用于基准测试和项目估算，但很少用于软件缺陷分析。Sigma用统计数据来衡量一个过程偏离其目标的程度

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（ASRAdaBo

通过对COSMIC-FFP模型的扩展优化提出了嵌入式软件系统度量的方法，从而解决了COSMIC-FFP模型不支持对含有复杂数学算法的嵌入式实时系统度量的问题，基于软件规模度量提出了软件缺陷度量的方法。

针对缺陷报告相关性分析的研究主要采用计算其文本信息相似度的方法使其查全率和查准率并不理想，提出了一种将结构化信息相似度与文本信息相似度计算相结合的方法，即同时提取出缺陷报告中的文本信息（包括主题和详细

针对软件缺陷数据集中不相关特征和冗余特征会降低软件缺陷个数预测模型的性能的问题，提出了一种面向软件缺陷个数预测的混合式特征选择方法——HFSNFP。首先，利用ReliefF算法计算每个特征与缺陷个数之

软件缺陷预测有助于提高软件开发质量，保证测试资源有效分配。针对软件缺陷预测研究中类标签数据难以获取和类不平衡分布问题，提出基于采样的半监督支持向量机预测模型。该模型采用无监督的采样技术，确保带标签样本

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