基于决策树的软件可维护性预测方法研究

• 作者: 唐季 朱佳俊 李彤 王炜
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 面向对象 软件可维护性 可维护性预测 采样方法 决策树
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 66-70
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 5213字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.08.014

摘要

软件维护是软件全生命周期中一项高难度、高成本、长周期的活动,准确预测软件可维护性对降低软件维护成本、提高软件可用性具有重要意义.软件可维护性分析历经20多年的研究,当前的预测分析性能和准确率仍然不高,甚至达不到模型预测是准确的标准;而总结相关研究发现,软件可维护性数据还普遍存在数据分布不均衡问题,该问题将直接影响到模型预测的性能.针对上述问题,基于采样方法利用决策树建立软件可维护性预测模型,并通过UIMS和QUES数据集对模型进行实验验证.结果表明,与基线方法和现有的可维护性预测方法相比,文中方法在UIMS数据集和QUES数据集的平均误差率(MMRE)分别提高了84％和61％,且Pred(0.25)都达到了该评价标准的最优值1,表明该方法具有更优的综合性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李彤	云南大学软件学院	151	861	14.0	22.0
5	王炜	云南大学软件学院	17	41	4.0	5.0
9	朱佳俊	云南大学软件学院	1	1	1.0	1.0
10	唐季	云南大学软件学院	1	1	1.0	1.0