【摘 要】
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在软件缺陷预测中，标记样本不足与类不平衡问题会影响预测结果．为了解决这些问题，文中提出基于半监督集成学习的软件缺陷预测方法．该方法利用大量存在的未标记样本进行学习，得到较
【机 构】
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武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室,南京邮电大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61272273)资助~~
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在软件缺陷预测中，标记样本不足与类不平衡问题会影响预测结果．为了解决这些问题，文中提出基于半监督集成学习的软件缺陷预测方法．该方法利用大量存在的未标记样本进行学习，得到较好的分类器，同时能集成一系列弱分类器，减少多数类数据对预测产生的偏倚．考虑到预测风险成本问题，文中还采用训练样本集权重向量更新策略，降低有缺陷模块预测为无缺陷模块的风险．在NASAMDP数据集上的对比实验表明，文中方法具有较好的预测效果．
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