软件更改缺陷实时预测方法研究

项目名称： 软件更改缺陷实时预测方法研究

项目编号： No.61402355

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 朱晓燕

作者单位： 西安交通大学

项目金额： 27万元

中文摘要： 软件更改缺陷实时预测是在软件更改刚完成时即对更改代码块是否引入缺陷及缺陷级别进行预测。软件缺陷预测问题得到了国内外很多研究者的关注。然而，已有研究要么不能对缺陷进行实时预测，要么没有给出缺陷级别或者对缺陷定位不够精确，进而导致缺陷修复耗费的时间和成本增加，影响了软件质量。为了解决上述问题，本项目对软件更改缺陷实时预测方法进行研究，旨在尽早发现并修复由于软件更改引入的缺陷，提高缺陷修复的效率和准确率。主要研究内容包括：更改属性获取与计算，更改缺陷关系分析，更改属性分析与选择，构建缺陷预测模型并使用该模型对新的软件更改进行缺陷预测。本项目对缺陷进行实时精准预测，有助于提高软件产品质量。

中文关键词： 软件更改缺陷；不均衡数据处理；集成学习；异常点识别；算法推荐

英文摘要： Real-time bug prediction in software changes is to predict bugs and their priority in a just finished source code hunk change. Software bug prediction has been paid attention by many domestic and international researchers. However, some existing work can

英文关键词： bugs in software code changes；imbalance data handling；ensemble learning；anomaly detection；algorithm recommendation