在面向对象系统中,软件缺陷预测工作具有重要的意义,可以为测试和审查工作量的分配提供依据,有助于提高软件开发和维护工作的效率。软件缺陷预测主要是利用各种度量指标对数据进行分析,建立模型,并对软件中的缺陷数目和分布情况进行预测。为提高软件缺陷预测模型的性能,近年来已经有多种度量指标被提出和进行相关实验验证,例如内聚性和耦合性等。为了进一步提高传统软件缺陷类预测模型的性能,本文提出了一种基于软件类之间拓扑结构特性的“关注点”度量指标。对给定的面向对象系统,我们首先利用软件所有类之间的拓扑结构特性构建类之间的依赖关系图。然后,我们在此基础上计算出软件中所有类的关注点度量指标的具体值。最后,我们结合三个Eclipse版本(2.0、2.1和3.0)的具体数据并比较四种具体的软件缺陷类预测模型进行实验分析,以判断文中提出的“关注点”度量是否能够提高传统软件缺陷类预测模型的性能。具体的实验结果表明,基于软件类之间拓扑结构的“关注点”度量捕获了与传统面向对象度量不同的信息。特别地,当与传统的面向对象度量一起使用时,“关注点”度量能够显著地提高传统软件缺陷类预测模型的性能。本文主要有三个贡献：1)提出了利用软件类之间的拓扑结构特性构建类之间依赖关系图的方法；2)提出了一种基于软件类之间拓扑结构的“关注点”度量指标；3)通过具体的实验分析给出了所提出的度量指标的性能评价。