10.19734/j.issn.1001-3695.2023.02.0068
结合特征对齐与实例迁移的跨项目缺陷预测
为解决跨项目缺陷预测中源项目和目标项目分布差异较大的问题,提出了一种基于特征对齐和实例迁移的两阶段缺陷预测方法(FAIT).首先,在特征对齐阶段,根据边缘概率分布进行特征的边缘分布对齐;然后,基于源项目和目标项目构建条件分布映射矩阵完成条件分布对齐;最后,在实例迁移阶段,通过改进了权重调整策略的TrAdaBoost方法构建跨项目缺陷预测模型.以F1作为评价指标,当目标项目有标签实例比例为20%时,FAIT性能最佳,且两过程特征对齐优于单一过程特征对齐.此外,FAIT的预测性能在AEEEM和NASA数据集上分别提高了 10.69%、15.04%.FAIT在一定程度上解决了源项目与目标项目的分布差异,能够取得较好的缺陷预测性能.
跨项目缺陷预测、特征对齐、最大均值差异、实例迁移、TrAdaBoost
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TP311.5(计算技术、计算机技术)
黑龙江省教育科学规划课题GJB1421251
2023-10-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
3091-3099