迁移学习提升软件缺陷预测：经验共享新方法

"这篇研究论文探讨了一种利用迁移学习来解决软件缺陷预测中的问题的方法，旨在提高软件质量，控制成本，并解决数据不均衡、误分代价差异和跨项目经验共享的挑战。论文作者提出了一种改进的TrAdaBoost算法，通过增加误分代价来提升对错误倾向模块的识别率，并采用不同的权重更新策略处理目标项目和辅助项目的数据差异。实验证实在NASA的JM1和KC2数据集上，该方法在预测性能上优于其他同类方法，表现出良好的预测效果和稳定性。研究进一步强调了在相似开发环境下的软件团队之间能够有效共享和继承缺陷经验，从而提高软件产品质量。关键词包括软件缺陷预测、软件度量、迁移学习、不均衡数据和代价敏感。" 文章详细内容: 该研究集中在软件缺陷预测的挑战上，这是软件工程的一个关键领域，因为它对提高软件质量和控制开发成本具有重大影响。尽管已有多种预测技术被提出以解决不同问题，但依然存在几个未解决的难题，如数据分布不均衡（即某些类别的缺陷多于其他类别），误分类代价的差异（不同类型的错误可能导致不同后果），以及跨项目软件缺陷经验的共享困难。 为了克服这些挑战，研究人员引入了一种基于迁移学习的新方法。迁移学习是一种机器学习技术，允许模型从一个任务（源任务）中学习知识并将其应用到另一个相关任务（目标任务）。在此研究中，他们基于TrAdaBoost算法构建模型，TrAdaBoost是一种已知的迁移学习算法，特别适合处理类不平衡问题。通过在TrAdaBoost基础上增加误分代价，该方法能更准确地识别那些易于出错的软件模块，提高其识别率。 此外，针对目标项目和辅助项目的数据，研究者采用了不同的权重更新策略。这种策略考虑了不同项目对目标软件缺陷预测的影响程度，使得模型能够更适应目标项目的特性，从而提高预测准确性。 在实际应用中，研究者通过模拟实验，使用美国国家航空航天局（NASA）的两个软件工程项目——JM1和KC2的数据集，对新方法进行了验证。实验结果显示，这种方法在预测性能上超越了现有的同类方法，展示出了优秀的预测效果和稳定性。这表明在相似开发环境下，软件开发团队可以有效地共享和利用彼此的缺陷预测经验，这将有助于提升软件产品的整体质量。 这项研究为软件缺陷预测提供了一个新的视角，即通过迁移学习和代价敏感的方法来解决实际工程中的问题，为软件开发团队提供了更高效的知识共享手段，有助于推动软件工程领域的进步。