随着软件的规模和复杂程度的不断增加，在软件开发过程中引入缺陷的可能性越来越大。而软件缺陷的存在可能会导致软件无法正常运行，甚至会危及人们的生命和财产。如果能够在软件发行之前发现缺陷，就可以合理有效地分配时间，降低成本和提高软件的质量。在实际的开发中，通常需要预测一个新的项目，或者项目所拥有的标签数据很少，在这种情况下，异构项目的软件缺陷预测应运而生。
　　近年来，迁移学习方法的引入，解决了异构软件缺陷预测的特征差异问题。但现有的方法仍存在着一些问题:类不平衡、特征冗余或不相关、单源信息不足、数据孤岛。通过对以上问题的分析和研究，本文对基于迁移学习的异构软件缺陷预测方法进行了研究。
　　设计并实现了基于流形迁移学习的异构缺陷预测方法。首先，对源项目进行综合多数类采样，在密度曲线上生成新的有缺陷样本，平衡数据集。其次，利用梯度增强树算法和拉斯维加斯算法，计算各特征的重要性，以及量化项目间的相似度，去除不相关和冗余的特征。最后，源项目和目标项目在流形空间完成迁移，转换后的源项目和目标项目最大相关，避免了在原始空间迁移的特征畸变。利用逻辑回归分类技术实现对目标项目进行预测。实验结果验证了该方法不仅解决了异构问题，也减少了类不平衡与特征冗余对预测模型的影响，提高了预测性能。
　　设计并实现了基于联邦迁移学习的异构缺陷预测方法。从模型层面出发，利用知识蒸馏方法实现各参与方私有模型的通信，通过公有项目在各私有模型的Softmax输出共享信息，不接触底层数据与模型参数。各参与方的私有模型由公有数据的预训练模型通过迁移和微调得到，解决标签不足和异构问题。在各参与方通信前，各自的私有数据通过秘密共享技术进行了同态加密，保证了数据的隐私安全，且不影响预测结果。实验结果表明，该方法验证了多源数据共享能够取得较好的预测性能。