基于贝叶斯网的网站代码缺陷预测模型

• 作者: 单勇 朱朝阳 陈相舟
• 来源期刊: 计算机与网络
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网 软件度量 代码缺陷
• 年，卷（期）: 2017,（19）
• 所属期刊栏目: 技术论坛
• 页码范围: 62-64
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1739.2017.19.065

摘要

软件缺陷预测正成为软件工程数据挖掘领域的一个研究热点,在分析软件质量、平衡软件成本方面起着重要的作用.但现有的缺陷预测模型泛化能力不足,且模型要求的部分输入数据难以度量.为能预测网站代码的缺陷,提出一种基于贝叶斯网的代码缺陷预测模型,模型用易度量的代码属性值输入,代码属性间的关联作为贝叶斯网结构,通过学习已有的经验数据来获得节点的先验概率.通过对同项目组开发的一些网站的预测,证明其有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱朝阳	中国电力科学研究院信息通信研究所	29	699	10.0	26.0
2	陈相舟	中国电力科学研究院信息通信研究所	5	19	3.0	4.0
3	单勇	中国科学技术大学软件学院	1	0	0.0	0.0