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公开(公告)号:CN114564410A
公开(公告)日:2022-05-31
申请号:CN202210277028.4
申请日:2022-03-21
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于类级别源代码相似性的软件缺陷预测方法,包括如下步骤:S1、构建数据集;S2、构建源码节点集BAset;S3、构建量化源码节点集DTset;S4、构建相似度值集合BCset;S5、获取最优的类实例数方法GMmethod;S6、构建基于类级别源代码相似性的软件缺陷预测方法CL‑SCS。本发明提出细粒度级别的源项目选择方法,可为后续得数据训练提供更好的源项目,该方法能够有效提升软件缺陷预测效果。
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公开(公告)号:CN114565063A
公开(公告)日:2022-05-31
申请号:CN202210336797.7
申请日:2022-03-31
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于多语义提取器的软件缺陷预测方法,包括如下步骤:S1、构建源项目代码实例向量集VOSPCI;S2、构建目标项目代码实例向量集VOTPCI;S3、构建语义提取器GSEM;S4、组建多种语义列表MS‑list;S5、构建分类方法集SOCM;S6、语义列表分类结果分析;S7、与传统度量元结果比较;S8、构建基于多语义提取器的软件缺陷预测方法DPMSE。本发明提出一种基于多语义提取器的软件缺陷预测方法,可以有效的提取源代码中的语义信息,有助于提高缺陷预测的准确度和达到更好的预测效果。
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