文献类型：期刊文章

作　　者：宫丽娜[1,2,3] 姜淑娟[1,2] 姜丽[1,2]

GONG Li-Na;JIANG Shu-Juan;JIANG Li(School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China;Engineering Research Center of Mine Digitalization of Ministry of Education, Xuzhou 221116, China;College of Information Science and Engineering, Zaozhuang University, Zaozhuang 277160, China)

机构地区：[1]中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221116 [2]矿山数字化教育部工程研究中心,江苏徐州221116 [3]枣庄学院信息科学与工程学院,山东枣庄277160

出　　处：《软件学报》

基　　金：国家自然科学基金(61673384)~~

年　　份：2019

卷　　号：30

期　　号：10

起止页码：3090-3114

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：随着软件规模的扩大和复杂度的不断提高,软件的质量问题成为关注的焦点,软件缺陷是软件质量的对立面,威胁着软件质量,如何在软件开发的早期挖掘出缺陷模块成为一个亟需解决的问题.软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库,设计出与缺陷相关的内在度量元,然后借助机器学习等方法来提前发现与锁定缺陷模块,从而合理地分配有限的资源.因此,软件缺陷预测是软件质量保证的重要途径之一,近年来已成为软件工程中一个非常重要的研究课题.汇总近 8 年(2010 年~2017 年)国内外的缺陷预测技术的研究成果,并以缺陷预测的形式为主线进行分析,首先介绍了软件缺陷预测模型的框架;然后从软件缺陷数据集、构建模型的方法及评价指标这 3 个方面对已有的研究工作进行分类归纳和比较;最后探讨了软件缺陷预测的未来可能的研究方向、机遇和挑战.

关 键 词：软件缺陷预测 软件度量  数据预处理 机器学习  性能评价指标  

分 类 号：TP311]