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; 陈荣; 杨溪; 祝宏玉

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.

分类:
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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

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:软件学报

期刊级别:北大期刊

期刊人气:4835

杂志介绍:
主管单位:中国科学院
主办单位:中国科学院软件研究所;中国计算机学会
出版地方:北京
快捷分类:计算机
国际刊号:1000-9825
国内刊号:11-2560/TP
邮发代号:82-367
创刊时间:1990
发行周期:月刊
期刊开本:B5
下单时间:1-3个月
复合影响因子:2.86
综合影响因子:2.83