数据驱动的软件缺陷预测研究综述

• 作者: 房丙午 李勇 王勇 黄志球
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 软件缺陷预测 数据驱动 软件度量 机器学习
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 982-988
• 页数: 7页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 5957字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112

摘要

数据驱动的软件缺陷预测是提高软件测试效率、保证软件可靠性的重要途径之一,近几年已成为实证软件工程的研究热点.首先介绍了数据驱动软件缺陷预测的研究背景;然后总结了已有软件缺陷数据属性度量方法的特点,并按照软件开发中缺陷预测的使用场景,以数据来源为主线从基于版本内数据、跨版本数据和跨项目数据实现缺陷预测三个方面对近10年(2005~2015)已有的研究工作进行分类归纳和比较;最后对该领域未来的研究趋势进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李勇	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	42	237	10.0	13.0
3	黄志球	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	183	1755	20.0	33.0
6	王勇	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	34	241	9.0	14.0
7	房丙午	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	8	75	4.0	8.0