该研究论文探讨了跨项目软件缺陷预测的问题，提出了一种名为MPFF（Multi-Policy Feature Filtering）的新方法，旨在解决数据中的无关信息和冗余问题。MPFF结合多种策略的特征筛选与过采样技术，对数据进行预处理，然后运用代价敏感的域自适应分类算法来处理项目间的数据分布差异。实验在AEEEM、NASA MDP和SOFTLAB数据集上进行，并与其他方法如Burank filter、Peters filter、TCA+和TrAdaBoost进行了对比，结果显示MPFF在同构度量下表现最优。
详细知识点:
1. **软件缺陷预测**: 这是软件工程领域的一个重要课题，旨在通过分析软件的特性或历史数据来预测可能出现的缺陷，以便提前采取预防措施。
2. **静态数据**: 静态数据在软件缺陷预测中指的是不依赖于程序执行的代码属性，如源代码的复杂性、注释比例等。
3. **项目内软件缺陷预测 (WPDP)**: 这种预测方法基于同一个项目的历史数据，用于预测该项目未来可能出现的缺陷。
4. **跨项目软件缺陷预测 (CPDP)**: 当缺乏特定项目的历史数据或数据稀少时，CPDP利用其他类似项目的数据进行预测，这在处理新项目或大型软件系统时尤其重要。
5. **无关信息和数据冗余**: 在CPDP中，数据可能存在与缺陷预测无关的信息或重复信息，这些问题可能降低预测模型的准确性和效率。
6. **多策略特征筛选**: MPFF方法的核心，它结合多种特征选择策略，如过滤法、包裹法等，以去除无关信息并减少数据冗余，提高预测模型的性能。
7. **过采样方法**: 为了平衡数据集中正负样本的比例，过采样技术被用来复制少数类别的样本，以避免模型因数据不平衡而产生偏差。
8. **代价敏感的域自适应**: 该方法考虑了分类错误的成本，适应于处理项目间数据分布的差异，特别是当目标项目数据有限时。
9. **AEEEM、NASA MDP和SOFTLAB数据集**: 这些是广泛用于软件缺陷预测研究的标准数据集，包含了多个项目的缺陷记录和其他相关特性。
10. **同构度量**: 在比较不同预测方法时，同构度量是指所有方法都在相同类型的度量标准下进行评估，例如精度、召回率、F1分数等。
11. **实验结果**: MPFF方法在同构度量下的预测效果优于其他传统方法，证明了其在跨项目软件缺陷预测中的优越性。
总结：这篇论文的研究成果为跨项目软件缺陷预测提供了一个有效的方法，通过多策略特征筛选和代价敏感的域自适应技术，提高了预测的准确性和鲁棒性。这对于软件开发团队在资源有限的情况下进行缺陷管理具有实际价值。
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