【摘 要】
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用户和测试人员所提交的缺陷报告是发现软件缺陷的重要途经之一。缺陷报告是描述缺陷的载体,开发人员对缺陷报告描述问题的修复是完善软件的必要手段。不同用户和测试人员针对同一缺陷提交报告,导致缺陷报告库有大量重复的缺陷报告。随着软件规模和复杂度的日益增大,针对重复报告的手动分诊已无法适应越来越复杂的软件系统。重复缺陷报告检测研究旨在过滤缺陷报告库中的重复部分,有效提高软件维护活动的执行效率,是软件维护领域
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用户和测试人员所提交的缺陷报告是发现软件缺陷的重要途经之一。缺陷报告是描述缺陷的载体,开发人员对缺陷报告描述问题的修复是完善软件的必要手段。不同用户和测试人员针对同一缺陷提交报告,导致缺陷报告库有大量重复的缺陷报告。随着软件规模和复杂度的日益增大,针对重复报告的手动分诊已无法适应越来越复杂的软件系统。重复缺陷报告检测研究旨在过滤缺陷报告库中的重复部分,有效提高软件维护活动的执行效率,是软件维护领域的研究热点。当前重复缺陷报告检测的准确率还有很大的提升空间,尚无法满足业界对重复缺陷报告预测的期望。提高预测精度的难点在于寻找一个合适且全面的方法衡量缺陷报告之间的相似性。借鉴数据融合方法,本文提出了一种基于文本信息、分类信息融合的重复缺陷报告检测方法CBLO(Combinationof BM25F、LSI and One-Hot)。本方法包括4个步骤:1.数据预处理,提取重复缺陷报告的文本信息与分类信息。2.使用BM25F与LSI算法对文本信息进行数值化处理,给出文本信息相似性测度。3.使用One-Hot算法对分类信息进行数值化处理,给出分类信息相似性测度。4.基于相似性融合方法,实现文本信息相似性与分类信息相似性测度融合,为每个缺陷报告生成一个重复缺陷报告推荐列表。为验证本文方法的有效性,在开源数据集OpenOffice上与基线方法DBTM进行对比。实验结果表明,在准确率上取得了4.7%的平均提升。
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