基于多次随机欠采样和POSS方法的软件缺陷检测

• 作者: 方昊 李云
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 软件缺陷检测 不平衡性 数据采样 特征选择
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 15-21
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5834字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2016.304

摘要

为了解决因软件缺陷数据存在数据不平衡问题限制了分类器的性能,将POSS(pareto optimization for subset selection)特征选择算法和随机欠采样技术引入到软件缺陷检测中,并利用支持向量机(support vector machine,SVM)构建预测模型.试验结果表明,通过多次随机欠采样可以有效地解决软件缺陷数据不平衡问题,同时使用POSS方法对目标子集进行双向优化,从而提高分类的准确率,其结果要优于Relief、Fisher、MI(mutual informa-tion)特征选择算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李云	南京邮电大学计算机学院	25	118	6.0	9.0
2	方昊	南京邮电大学计算机学院	1	6	1.0	1.0