基于代价极速学习机的软件缺陷报告分类方法

• 作者: 张天伦 杨溪 祝宏玉 陈荣
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 软件Bug报告 有监督分类方法 半监督学习方法 样本迁移方法 极速学习机
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 智能化软件新技术专刊
• 页码范围: 1386-1406
• 页数: 21页
• 分类号: TP311
• 字数: 14245字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005725

摘要

在所有的软件系统开发过程中,Bug的存在是不可避免的问题.对于软件系统的开发者来说,修复Bug最有利的工具就是Bug报告.但是人工识别Bug报告会给开发人员带来新的负担,因此,自动对Bug报告进行分类是一项很有必要的工作.基于此,提出用基于极速学习机的方法来对Bug报告进行分类.具体而言,主要解决Bug报告自动分类的3个问题:第1个是Bug报告数据集里不同类别的样本数量不平衡问题;第2个是Bug报告数据集里被标注的样本不充足问题;第3个是Bug报告数据集总体样本量不充足问题.为了解决这3个问题,分别引入了基于代价的有监督分类方法、基于模糊度的半监督学习方法以及样本迁移方法.通过在多个Bug报告数据集上进行实验,验证了这些方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈荣	大连海事大学信息科学技术学院	17	115	6.0	10.0
2	张天伦	大连海事大学信息科学技术学院	2	1	1.0	1.0
3	杨溪	大连海事大学信息科学技术学院	1	0	0.0	0.0
4	祝宏玉	深圳大学计算机与软件学院	1	0	0.0	0.0