计算机科学与探索 ›› 2012, Vol. 6 ›› Issue (2): 109-117.DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2012.02.002
潘 森, 谭 曦, 彭 鑫, 赵文耘
PAN Sen, TAN Xi, PENG Xin, ZHAO Wenyun
摘要: 在基于软件产品度量值的缺陷预测中, 度量值主要是基于两个层次:类/文件层次和包/组件层次。类级别的预测模型通常会有更好的预测效率, 而包级别的模型往往能得到更好的查全率及查准率。提出综合类级别和包级别度量值进行缺陷预测的方法, 在类级别预测的基础上, 使用包级别预测的信息对类级别进行调整, 在类级别预测中融合包级别预测中所隐含的问题域信息。通过基于Eclipse3.0系统的实验发现, 该方法能够有效改善缺陷预测的效果。与类级别的缺陷预测模型相比, 综合包级别度量值的缺陷预测方法提高了5%到8%的查全率。同时在预测效率上, 测试出50%的缺陷, 使用该方法可以有效减少3.6%到9.84%的代码检查量。