刘树龙
- 作品数：4 被引量：148H指数：3
- 供职机构：南京大学计算机科学与技术系更多>>
- 发文基金：国家重点实验室开放基金国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种面向软件缺陷预测的可容忍噪声的特征选择框架被引量：18
- 2018年
- 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.
- 刘望舒陈翔顾庆刘树龙陈道蓄
- 关键词：软件缺陷预测聚类分析
- 静态软件缺陷预测方法研究被引量：124
- 2016年
- 静态软件缺陷预测是软件工程数据挖掘领域中的一个研究热点.通过分析软件代码或开发过程,设计出与软件缺陷相关的度量元;随后,通过挖掘软件历史仓库来创建缺陷预测数据集,旨在构建出缺陷预测模型,以预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块,最终达到优化测试资源分配和提高软件产品质量的目的.对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统的总结.首先,给出了研究框架并识别出了影响缺陷预测性能的3个重要影响因素:度量元的设定、缺陷预测模型的构建方法和缺陷预测数据集的相关问题;接着,依次总结了这3个影响因素的已有研究成果;随后,总结了一类特殊的软件缺陷预测问题(即,基于代码修改的缺陷预测)的已有研究工作;最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望.
- 陈翔顾庆刘望舒刘树龙倪超
- 关键词：软件质量保障软件缺陷预测
- 软件缺陷预测中基于聚类分析的特征选择方法被引量：25
- 2016年
- 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.但有时候搜集到的缺陷预测数据集中含有的冗余特征和无关特征会影响到缺陷预测模型的性能.提出一种基于聚类分析的特征选择方法 FECAR.具体来说,首先基于特征之间的关联性(即FFC),将已有特征进行聚类分析.随后基于特征与类标间的相关性(即FCR),对每个簇中的特征从高到低进行排序并选出指定数量的特征.在实证研究中,借助对称不确定性(symmetric uncertainty)来计算FFC,借助信息增益(information gain)、卡方值(chi-square)或Relief F来计算FCR.以Eclipse和NASA数据集等实际项目为评测对象,重点分析了应用FECAR方法后的缺陷预测模型的性能,FECAR方法选出的特征子集冗余率和比例.结果验证了FECAR方法的有效性.
- 刘望舒陈翔顾庆刘树龙陈道蓄
- 关键词：软件质量保障数据挖掘聚类分析
- 特征选择在软件缺陷预测中的应用技术研究
- 当前软件规模和复杂度日益增长,因此软件质量备受关注。在软件开发过程中,如果能及时发现软件中可能存在的缺陷模块并对这些模块内的缺陷进行及时检测和修复,可以有效优化测试资源的分配,提高软件的可靠性。软件缺陷预测(softwa...
- 刘树龙
- 关键词：软件缺陷预测特征聚类
- 文献传递
