基于LDA主题模型的软件缺陷分派方法

被引：10

作者：

黄小亮 ^{[1
]}

郁抒思 ^{[1
]}

关佶红 ^{[2
]}

机构：

[1] 复旦大学计算机科学技术学院

[2] 同济大学计算机科学与技术系

来源：

计算机工程 | 2011年 / 37卷 / 21期

关键词：

软件缺陷分派; 隐含狄利克雷分配模型; 马尔可夫链蒙特卡洛方法; 吉布斯采样; 文本分类; 向量空间模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.52 [];

学科分类号：

081202 ; 0835 ;

摘要：

传统的基于向量空间模型的软件缺陷分派方法,由于存在特征空间维度高、数据稀疏且包含噪音等问题,分派准确率较低。为此,提出一种基于隐含狄利克雷分配(LDA)主题模型的软件缺陷分派方法,将缺陷报告从原始的高维文本单词空间映射到低维语义主题空间,在新的低维主题空间上进行分派。实验结果表明,在使用SVM和KNN分类器时,该方法的分派准确率较高。

引用

页码：46 / 48

页数：3