【摘 要】
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为检测软件结构中的代码异味,提出在属性选择过程中将ReliefF算法和互信息结合,筛选出相关度大而冗余度小的条件属性集。传统C4.5算法在构造决策树时,只考虑条件属性和目标属
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672355)
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为检测软件结构中的代码异味,提出在属性选择过程中将ReliefF算法和互信息结合,筛选出相关度大而冗余度小的条件属性集。传统C4.5算法在构造决策树时,只考虑条件属性和目标属性的相关度,忽略条件属性间的相关度,基于这个问题提出在C4.5算法中加入对称不确定性(SU),利用SU计算条件属性间的相关度,更新信息增益率的计算,提高代码异味检测精确度。对比实验结果表明,该算法能够提高代码异味的检测精确度,有利延长软件生存周期。
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