基于程序聚类的软件缺陷预测方法研究:实验与应用
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《计算机研究 - 基于程序聚类的软件缺陷预测方法研究》是一篇深入探讨软件质量管理和缺陷预测领域的学术论文。该研究聚焦于利用程序聚类技术来提高软件缺陷的预测精度。文章首先介绍了软件质量保证的基本概念,强调其在软件工程中的核心地位,即通过系统化的评估和审计确保软件产品的可靠性。 作者列举了研究团队的成员构成,包括赵文耘教授、钱乐秋教授以及彭鑫副教授,他们共同探索了一种新颖的预测方法。研究的核心内容分为五个部分: 1. **软件质量保证与缺陷预测**:阐述了软件质量保证的重要性,尤其是在软件开发过程中预防和管理缺陷的关键作用。同时,指出当前软件缺陷预测面临的挑战,如如何更准确地识别潜在问题。 2. **研究方法概述**:介绍了研究的主要工作,即基于程序聚类的软件缺陷预测方法。这种方法试图通过将相似的代码段归类,找出可能的缺陷模式。 3. **程序聚类**:详细探讨了程序聚类在该研究中的应用,作为预处理步骤,它有助于提取程序的结构特征,为后续的缺陷预测提供基础。 4. **数据来源与处理**:论文描述了数据的获取途径,并强调了数据预处理的必要性,包括实体描述、相似度度量的选择(如线性回归、逻辑斯蒂回归、朴素贝叶斯和决策树等)以及如何清洗和准备数据。 5. **实验设计与结果分析**:章节中展示了实际的实验结果,包括聚类效果、相关度分析,以及不同预测模型(线性回归、逻辑斯蒂回归等)在软件缺陷预测上的性能比较。此外,还讨论了通过这种方法降低测试工作量的可能性。 6. **实验讨论**:作者反思了研究结果,讨论了研究方法对研究问题的回答,聚类设置的影响,以及可能存在的威胁,如样本选择偏差等。 7. **总结与展望**:最后,总结了研究的主要发现,强调了程序聚类在软件缺陷预测中的价值,并提出了未来的研究方向和已发表的相关论文。 这篇论文为软件缺陷预测领域提供了一种新的视角和实用工具,对于提升软件开发过程中的质量和效率具有重要意义。
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