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J-GLOBAL ID：202202249732534567   整理番号：22A0991819

特徴転移とドメイン適応のヘテロ欠陥予測法【JST・京大機械翻訳】

Feature Transfer and Domain Adaptation Approach for Heterogeneous Defect Prediction

著者 (4件)： Huang Yan (華東理工大学 信息科学与工程系,上海200237) ,  Xu Xian (華東理工大学 信息科学与工程系,上海200237) ,  Yu Huiqun (華東理工大学 信息科学与工程系,上海200237) ,  Yang Xingguang (華東理工大学 信息科学与工程系,上海200237)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 43  号： 1  ページ： 186-192  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ソフトウェア欠陥予測は,ソフトウェア工学の分野におけるホットスポットである。プロジェクト欠陥予測(Cross-ProjectDefectPrediction,CPDP)は、ソース項目の欠陥データを用いて、目標項目の欠陥傾向を予測する。しかし、源項目と目標項目の特徴は異なる可能性がある。そのため、研究者は異質欠陥予測(HeterogeneousDefectPrediction,HDP)を提案した。HDPモデルの性能を改善するために,本論文は,特徴遷移とドメイン適応に基づく異質欠陥予測(FTDA)法を提案した。まず第一に,FTDAは,相関ベースの特徴選択アルゴリズムを使用して,ソースアイテムの特性集合から最適特徴部分集合を選択する。その後、ユークリッド距離を用いてマッチング特徴を行い、各目標項目に対して最適なソース項目を選択する。また、TCAアルゴリズムを用いて、異なる項目間の分布差異問題を解決した。最後に,SMOTETomekアルゴリズムを用いて,クラス不均衡問題を解決した。FTDA法の有効性を検証するため、本文はAEEEM、PROMISE、NASAとRelinkデータセットの24項目に対して実証研究を行った。実証的研究は,FTDAが異質欠陥予測の性能を著しく改善することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  データ ,  研究 ,  適応 ,  範囲 ,  研究者 ,  特徴選択 ,  モデル ,  ソフトウェア ,  集合 ,  ソフトウェア工学 ,  ホットスポット ,  有効性
準シソーラス用語： Euclid距離 ,  *欠陥予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： ドメイン適応 ,  欠陥予測