公开(公告)号：CN109857653A

公开(公告)日：2019-06-07

申请号：CN201910042053.2

申请日：2019-01-17

Applicant: 南通大学

Inventor： 陈翔 ,  袁智丹 ,  田丹 ,  张蹲 ,  鞠小林 ,  文万志

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明涉及一种基于主动学习的无监督缺陷程序模块识别方法，属于软件质量保障领域。本发明包括：1)从待测项目中抽取程序模块进行度量，形成数据集D；2)采用聚类方法将D内的程序模块分为可能有缺陷和可能没有缺陷两类，分别随机选k1个模块标记，形成已标记数据集L，和未标记数据集U，基于L构建预测模型；3)判断缺陷模块数查全率是否达预期，若达到，终止标记过程，否则执行步骤4)；4)使用两阶段标记方法从U中选出一定数量的程序模块进行标记并添加到L中；5)基于L构建缺陷预测模型，执行步骤3)。本发明方法可以在不存在历史标记数据集的情况下，花费较少的标记代价，检测到被测项目内的绝大部分有缺陷程序模块。

公开(公告)号：CN109857653B

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN201910042053.2

申请日：2019-01-17

Applicant: 南通大学

Inventor： 陈翔 ,  袁智丹 ,  田丹 ,  张蹲 ,  鞠小林 ,  文万志

IPC: G06F11/36