FSDNP:针对软件缺陷数预测的特征选择方法

• 作者: 倪超 官国飞 李叶飞 葛崇慧 钱柱中 陈翔
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 软件质量保障 软件缺陷数预测 特征选择 实证研究
• 年，卷（期）: 2019,（14）
• 所属期刊栏目: 理论与研发
• 页码范围: 61-68
• 页数: 8页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 8429字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1811-0103

摘要

软件缺陷预测先前的研究工作主要关注软件缺陷分类问题,即判断一个软件模块是否含有缺陷.如何量化一个软件模块中含有软件缺陷的数量问题还未被很好地研究.针对该问题,提出了一种两阶段的软件模块缺陷数预测特征选择方法FSDNP:特征聚类阶段和特征选择阶段.在特征聚类阶段中,使用基于密度峰聚类的算法将高度相关的特征进行聚类;在特征选择阶段,设计了三种启发式的排序策略从簇中删除冗余的和无关的特征.在PROMISE数据集上,使用平均错误率和平均相对错误率指标,与6个经典的方法进行了比较.实验结果表明,FSDNP能够有效移除冗余的和无关的特征,构建高效的软件缺陷数预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈翔	南通大学计算机科学与技术学院	64	475	12.0	19.0
2	官国飞		18	10	2.0	2.0
3	钱柱中	南京大学计算机科学与技术系	19	312	8.0	17.0
4	葛崇慧		4	1	1.0	1.0
5	李叶飞	南京大学计算机科学与技术系	10	8	2.0	2.0
9	倪超	南京大学计算机科学与技术系	3	24	1.0	3.0