基于度量元的軟件缺陷預(yù)測技術(shù).pdf

1、基于度量元的軟件缺陷預(yù)測是利用軟件模塊的各種特征（如代碼長度、代碼變化等）構(gòu)造模型，用于預(yù)測新的軟件模塊的缺陷相關(guān)信息。最為常見的預(yù)測目標(biāo)包括預(yù)測軟件模塊是否含有缺陷，以及預(yù)測軟件模塊含有缺陷的個(gè)數(shù)。模型預(yù)測的軟件模塊的缺陷相關(guān)信息不但能反映軟件模塊的質(zhì)量，還能用于指導(dǎo)測試資源的分配。比如，通過預(yù)測新的軟件模塊是否含有缺陷，我們可以只對(duì)含有缺陷的軟件模塊進(jìn)行測試，從而節(jié)省檢測正確軟件模塊的資源。根據(jù)軟件缺陷預(yù)測的目標(biāo)，目前基于度量元的軟

2、件缺陷預(yù)測技術(shù)大致分為兩類:分類任務(wù)的軟件缺陷預(yù)測技術(shù)和排序任務(wù)的軟件缺陷預(yù)測技術(shù)。本文根據(jù)兩類軟件缺陷預(yù)測技術(shù)的不同研究現(xiàn)狀，分別對(duì)它們進(jìn)行研究。
　　分類任務(wù)的軟件缺陷預(yù)測的目的是預(yù)測軟件模塊是否含有缺陷，從而引導(dǎo)軟件開發(fā)人員對(duì)含有缺陷的軟件模塊進(jìn)行檢測。分類任務(wù)的軟件缺陷預(yù)測模型不但要求較高的缺陷模塊檢測率，并且要求較低的資源浪費(fèi)率（錯(cuò)誤預(yù)測正確模塊所引起的資源浪費(fèi)率）。而這二者往往是沖突的。并且，不同的應(yīng)用對(duì)缺陷模塊的檢測

3、率、能允許的資源浪費(fèi)率的要求并不相同。當(dāng)前的研究往往以二者的折中為目標(biāo)構(gòu)造預(yù)測模型，這樣構(gòu)造的模型不一定滿足實(shí)際應(yīng)用對(duì)二者的具體要求。于是，本文提出將缺陷模塊檢測率以及模型引起的資源浪費(fèi)率看成兩個(gè)目標(biāo)，并使用多目標(biāo)方法Non-dominated Sorting Genetic Algorithm(NSGA)-Ⅱ結(jié)合代價(jià)敏感支持向量方法，同時(shí)優(yōu)化這兩個(gè)目標(biāo)，構(gòu)造一組缺陷模塊檢測率不同且相應(yīng)的資源浪費(fèi)率較低的模型。實(shí)驗(yàn)證明，這樣的方法不但能

4、構(gòu)造出多樣性的模型以滿足不同應(yīng)用的不同要求，并且當(dāng)缺陷模塊檢測率以及資源浪費(fèi)率的折中一定時(shí)，這種方法也能構(gòu)造出比單目標(biāo)學(xué)習(xí)方法更好的模型。
　　排序任務(wù)的軟件缺陷預(yù)測模型適用于測試資源未知的情況——測試資源少時(shí)，只對(duì)含缺陷個(gè)數(shù)很多的軟件模塊進(jìn)行測試;當(dāng)測試資源多時(shí)，含缺陷個(gè)數(shù)較少的軟件模塊也能得到測試。對(duì)于此類軟件缺陷預(yù)測模型而言，精準(zhǔn)地預(yù)測軟件模塊所含的缺陷個(gè)數(shù)是不必要的，在數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的情況很難做到。換句話說，排序任務(wù)的軟件缺

5、陷預(yù)測關(guān)注的是模型給出的模塊排序。然而，目前排序任務(wù)的軟件缺陷預(yù)測模型的主要構(gòu)造算法是回歸或者分類算法，由最小二乘法或者最大似然法得到，以擬合度為目標(biāo)。這樣構(gòu)造排序任務(wù)的軟件缺陷預(yù)測模型存在的問題是，擬合度好的模型給出的模塊排序不一定好。因此，本文提出排序?qū)W習(xí)算法，即通過直接優(yōu)化軟件缺陷預(yù)測模型的排序性能來構(gòu)造模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與最小二乘法、最大似然法相比，直接優(yōu)化模型的排序性能得到的預(yù)測模型能給出更好的模塊排序，特別是在軟件度量元個(gè)

6、數(shù)較多的情況。并且，與現(xiàn)有方法的比較進(jìn)一步證明了排序?qū)W習(xí)算法在構(gòu)造排序任務(wù)的軟件缺陷預(yù)測模型的優(yōu)勢。
　　軟件缺陷預(yù)測主要包括兩個(gè)部分:數(shù)據(jù)和建模。軟件缺陷預(yù)測的數(shù)據(jù)是根據(jù)軟件特征（即軟件度量元）進(jìn)行收集，所以數(shù)據(jù)的質(zhì)量由度量元決定。隨著軟件的發(fā)展，越來越多的度量元被引進(jìn)。這些度量元的建模有效性也受到了關(guān)注?，F(xiàn)有的針對(duì)排序任務(wù)的軟件缺陷預(yù)測進(jìn)行的度量元分析方法主要有兩種——不同類別度量元的對(duì)比分析以及相關(guān)系數(shù)分析。不同類別的度量元