一种面向软件缺陷预测的可容忍噪声的特征选择框架

作     者：刘望舒 陈翔 顾庆 刘树龙 陈道蓄 LIU Wang-Shu;CHEN Xiang;GU Qing;LIU Shu-Long;CHEN Dao-Xu

作者机构：南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023 南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019 

基　　金：国家自然科学基金(61373012 61202006 61321491 91218302) 欧盟项目(612212) 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题(KFKT2016B18) 南京大学优秀博士研究生创新能力提升计划和软件新技术与产业化协同创新中心部分资助 

出 版 物：《计算机学报》 (Chinese Journal of Computers)

年 卷 期：2018年第41卷第3期

页      码：506-520页

摘      要：软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库,构建缺陷预测模型来预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块.但在挖掘过程中,对程序模块进行类型标记或软件度量时均可能产生噪声.虽然研究人员对已有特征选择方法的噪声容忍能力进行了分析,但据我们所知,很少有研究人员在软件缺陷预测研究中,针对性的设计出可容忍噪声的新颖特征选择方法.为了解决此问题,我们提出一种可容忍噪声的特征选择框架FECS.具体来说,首先借助聚类分析,将原始特征集划分到指定数目的簇中,随后设计出3种不同的启发式特征选择策略,依次从每一个簇中选出最为典型的特征.在实证研究中,以Eclipse和NASA等实际项目为评测对象.首先借助一系列数据预处理方法来提升数据集质量,随后同时注入类标噪声和特征噪声来模拟噪声数据集.通过与典型的特征选择方法进行比较,验证了FECS框架的有效性,除此之外,通过深入分析噪声注入率、特征选择比例及噪声类型对缺陷预测性能的影响,为更有效的使用FECS提供了指导.

主 题 词：软件质量保证 软件缺陷预测 特征选择 噪声容忍能力 聚类分析 

学科分类：0810[工学-土木类] 0808[工学-自动化类] 0839[0839] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 081202[081202] 

核心收录：

D　O　I：10.11897/SP.J.1016.2018.00506

馆 藏 号：203284672...