基于多源数据的跨项目软件缺陷预测

跨项目(CP)的软件缺陷预测方法可以解决传统基于目标项目(WP)实现预测时要求有历史积累数据以及缺陷标注代价较高等问题。针对已有CP方法中存在的预测性能较低和可操作性较差等不足,提出了一种基于多源数据的跨项目软件缺陷预测方法。首先获取与目标项目特征相似的多源项目为候选;然后以候选项目的软件模块引导训练数据的选择;最后基于朴素贝叶斯算法实现预测模型。采用真实的软件缺陷数据进行实验,结果表明该方法的性能优于传统的WP方法,可以代替WP方法用于软件工程实践。