结合特征对齐与实例迁移的跨项目缺陷预测
Cross-project defect prediction combining feature alignment and instance migration
东北林业大学 计算机与控制工程学院, 哈尔滨 150040
摘要
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。
关键词
基金项目
黑龙江省教育科学规划课题(GJB1421251)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.02.0068
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第10期
所属栏目: 软件技术研究
出版页码: 3091-3099
文章编号: 1001-3695(2023)10-032-3091-09
发布历史
[2023-05-06] 优先出版
[2023-10-05] 印刷出版
引用本文
李莉, 赵鑫, 石可欣, 等. 结合特征对齐与实例迁移的跨项目缺陷预测 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (10): 3091-3099. (Li Li, Zhao Xin, Shi Kexin, et al. Cross-project defect prediction combining feature alignment and instance migration [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (10): 3091-3099. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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