静态软件缺陷预测方法研究

被引：150

作者：

陈翔 ^{[1
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顾庆 ^{[2
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刘望舒 ^{[2
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刘树龙 ^{[2
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倪超 ^{[2
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机构：

[1] 南通大学计算机科学与技术学院

[2] 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

来源：

软件学报 | 2016年 / 27卷 / 01期

关键词：

软件质量保障; 软件缺陷预测; 软件度量元; 机器学习; 数据集预处理;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.004923

中图分类号：

TP311.53 [];

学科分类号：

081202 ; 0835 ;

摘要：

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.

引用

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页数：25

共 42 条

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