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一种两阶段跨项目缺陷预测方法CLNI-KMM

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.77 MB | 2021-03-27

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　　在跨项目软件缺陷预测中，人工采集标注的原始数据集通常包含噪声数据，并且源项目与目标项目之间的数据存在较大的分布差异性。针对该问题，提出一种两阶段跨项目缺陷预测方法 CLNI-KMM。在实例过滤阶段基于αLNI算法过滤噪声实例。在实例迁移阶段，釆用KMM算法调整源项目中实例的训练权重，并结合目标项目中的少量标注实例建立软件缺陷预测模型。实验结果表明，与经典的跨项目软件缺陷预测方法TCA、TNB和Unfilter相比， CLNI-KMM方法预测性能较优，并且具有较强的稳定。

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