【摘 要】
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在实际软件开发中,需要进行缺陷预测的项目可能是一个新启动项目,或者这个项目的历史训练数据较为稀缺.一种解决方案是利用其他项目(即源项目)已搜集的训练数据来构建模型,并
【机 构】
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计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学）,南通大学计算机科学与技术学院,南京工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61373012,61202006,91218302,61321491);南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题(KFKT2016B18,KFKT2018B17);江苏省自然科学基金(BK20180695);国家建设高水平大学公派研究生项目(201806190172)~~
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在实际软件开发中,需要进行缺陷预测的项目可能是一个新启动项目,或者这个项目的历史训练数据较为稀缺.一种解决方案是利用其他项目(即源项目)已搜集的训练数据来构建模型,并完成对当前项目(即目标项目)的预测.但不同项目的数据集间会存在较大的分布差异性.针对该问题,从特征迁移和实例迁移角度出发,提出了一种两阶段跨项目缺陷预测方法 FeCTrA.具体来说,在特征迁移阶段,该方法借助聚类分析选出源项目与目标项目之间具有高分布相似度的特征;在实例迁移阶段,该方法基于TrAdaBoost方法,借助目标项目中的少量已标注实
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