【摘 要】
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随着当今人类生活走向智能化和现代化,软件已经成为了影响生活至关重要的因素。软件缺陷预测（Software defect prediction,SDP）辅助开发和测试人员提前发现项目中潜在的缺陷,并合理分配资源,提高了开发过程的效率并保障了软件的可靠性。传统的软件缺陷预测模型,以专家设计的特定度量元（如:代码行数、对象的耦合程度等）作为软件的特征,分析并预测软件的缺陷情况。一方面,依据专家经验设计出
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随着当今人类生活走向智能化和现代化,软件已经成为了影响生活至关重要的因素。软件缺陷预测（Software defect prediction,SDP）辅助开发和测试人员提前发现项目中潜在的缺陷,并合理分配资源,提高了开发过程的效率并保障了软件的可靠性。传统的软件缺陷预测模型,以专家设计的特定度量元（如:代码行数、对象的耦合程度等）作为软件的特征,分析并预测软件的缺陷情况。一方面,依据专家经验设计出的度量元通用性较差;另一方面,软件功能主要依靠代码实现,软件的代码文本中,包含了大量度量元信息中所缺少的语义信息和语法信息。为了解决上述提出的问题,本文主要研究基于软件代码表征的缺陷预测技术。通过分析软件文本的结构特性,提出一种基于抽象语法树（Abstract Syntax Tree,AST）路径的新型代码文本表征模型CB-Path2Vec;定义了一种介于文件和程序表达式之间的表示粒度——程序语块和一种跨程序语块路径的结构化表达;将跨程序语块路径集合作为代码文本特征,并通过双向长短期记忆网络（Bi-directional Long-Short Term Memory,BiLSTM）对其进行编码。为了同时结合软件文本特征和度量元特征,提出了将二者相结合的复合型软件代码表征模型并应用于软件缺陷预测。本文分析了软件缺陷倾向性和缺陷数量预测的重要性,针对这两个方面的问题,分别构建了预测模型。为了证明模型的有效性,通过在PROMISE中的7个项目数据集上进行实验,表明本文所提出的测模型可以有效地识别出软件缺陷,在倾向性和数量预测两个方面的预测结果均领先于目前同领域的其他优秀模型。
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