【摘 要】
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随着社会的进步和计算机行业的快速发展,软件系统被广泛应用于社会的各个领域,并且极大丰富和改善了现代生活。软件本质上是一个具有竞争性和千变万化的业务,随着市场、硬件和软件平台的变化而迅速变化,客户对软件质量的要求也逐渐提高,与此同时,由于软件系统的复杂性,缺陷是不可避免的,因此软件测试变得至关重要。为了提高软件测试的效率,软件缺陷预测技术应运而生,该技术可以识别出软件中易出现缺陷的文件,有助于指导资
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随着社会的进步和计算机行业的快速发展,软件系统被广泛应用于社会的各个领域,并且极大丰富和改善了现代生活。软件本质上是一个具有竞争性和千变万化的业务,随着市场、硬件和软件平台的变化而迅速变化,客户对软件质量的要求也逐渐提高,与此同时,由于软件系统的复杂性,缺陷是不可避免的,因此软件测试变得至关重要。为了提高软件测试的效率,软件缺陷预测技术应运而生,该技术可以识别出软件中易出现缺陷的文件,有助于指导资源分配给最可能出现缺陷的文件。缺陷预测是一个重要且活跃的研究领域。准确的预测可以帮助开发人员在早期阶段有效地识别容易发生缺陷的文件,并确定其修复和测试的优先级,从而提高开发团队的效率和生产力,同时可以进一步提高软件的质量以及提升客户的满意度。在过去的几十年中,研究人员提出了许多通过使用代码语法指标进行缺陷预测的方法,但是,大多数现有方法都是基于语法指标,几乎没有基于源代码的语义指标来构建缺陷预测模型。虽然程序可以用语法指标描述并且可以用抽象语法树（AST）表示,但是,传统的代码语法指标通常无法捕获不同程序之间的语义差异。因为具有不同语义的程序文件可以拥有相同的语法指标,而现有的传统语法指标却无法区分不同语义的代码,因此,需要一套语义指标来捕获不同程序之间的语义差异并且提高缺陷预测的准确率。本文提出了一种新模型即语义依赖图（Semantic Dependency Graph,SDG）,表示源文件之间的语义关系。在此基础上又提出了一个新概念即耦合空间,根据语义依赖图和耦合空间,正式定义了一套语义指标,这套指标从不同的角度,不同的维度来反映项目源文件的语义特征。此外,本文创建了一个工具来自动生成基于SDG的语义指标,并且将语义指标与Naive Bayes,Alternating Decision Tree,LogisticRegression三种机器学习算法相结合,构建缺陷预测模型。为了评估缺陷预测模型的性能,本文研究了 PROMISE数据集中的5个项目,并且使用F-measure指标对49个预测模型进行了评估。通过相关的实验分析,证明了基于SDG的语义指标对于构建缺陷预测模型是有效的,并且基于SDG的语义指标在缺陷预测方面优于传统的语法指标。另外,与两个自动学习语义特征的最新模型相比,基于SDG的语义指标的模型可以实现更好的预测性能。最后,还证明了所提出的方法在执行时间和空间方面的适用性。
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