半监督SVM：解决软件缺陷预测中的样本不平衡问题

本文研究主要关注于软件缺陷预测中的两个关键挑战：数据标注难题和类别不平衡问题。传统的软件缺陷预测方法，如逻辑回归、决策树、贝叶斯方法、人工神经网络和支持向量机，虽然在一定程度上提高了预测性能，但往往忽视了现实中软件缺陷数据的特性。其中，类别不均衡是指在大量无缺陷模块与相对较少的有缺陷模块之间存在的显著差异，这可能导致预测模型偏向于预测最常见的类别。 针对这些问题，作者提出了基于采样的半监督支持向量机(Semi-Supervised Support Vector Machine, S3VM)软件缺陷预测模型。该模型的核心在于运用无监督采样技术来解决数据标注不足的问题。通过这种方法，即使带标签样本中的缺陷样本数量有限，也能确保模型训练的平衡性，从而提高预测准确性。无标签数据被有效地纳入模型构建过程，使得模型能够利用丰富的未标记信息，弥补标签数据的不足。 S3VM的实施步骤可能包括以下几点： 1. **数据预处理**：对原始数据进行清洗和标准化，以便适应模型输入要求。 2. **采样策略**：采用如SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）或Cluster-based Sampling等无监督采样技术，增加缺陷类别的样本数量，减少类别不平衡的影响。 3. **模型训练**：使用带标签和采样后的无标签数据训练SVM，同时利用半监督学习策略，结合少量有标签样本和大量无标签样本。 4. **模型评估**：在NASA公开的软件缺陷预测数据集上进行实验，比较S3VM与其他半监督和有监督方法的性能，如F1值和召回率等综合评价指标。 5. **结果分析**：实验结果显示，S3VM在面临少量标签数据的情况下，其预测性能依然优于现有的半监督方法，并且在学习样本较少时也能达到相当的预测效果，这表明该方法具有良好的适应性和鲁棒性。 总结来说，这篇论文通过创新的半监督支持向量机方法，成功地解决了软件缺陷预测中的数据标注和类别不平衡问题，为软件开发质量的提升和测试资源的有效分配提供了新的解决方案。这项研究对于软件工程领域，特别是在大规模软件项目中，具有重要的实践价值和理论意义。