公开(公告)号：CN107133176A

公开(公告)日：2017-09-05

申请号：CN201710322848.X

申请日：2017-05-09

Applicant: 武汉大学

Inventor： 余啸 ,  刘进 ,  安格格 ,  崔晓辉 ,  夏臻 ,  井溢洋

IPC: G06F11/36 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06F11/3608 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/6278

Abstract: 本发明涉及一种基于半监督聚类数据筛选的跨项目缺陷预测方法，该方法利用半监督聚类算法对软件模块数据进行聚类发现子簇；随后，收集所有生成的簇中与本项目历史软件模块类标号相同的所有的跨项目历史软件模块即为筛选后的跨项目软件模块数据；最后基于筛选后的跨项目软件模块数据和所有的本项目历史软件模块数据利用朴素贝叶斯分类算法建立跨项目缺陷预测模型，预测待预测的本项目软件模块数据。本发明能够使跨项目软件预测模型避免受到不相关跨项目软件模块数据的影响，充分利用跨项目历史软件模块信息和本项目历史软件模块信息，增强了跨项目软件缺陷预测模型的性能。