Software Defect _省略_Based on NPE_SVM_Hua Wei1

在软件开发过程中，软件缺陷预测是一项至关重要的任务，它能够帮助开发者及时且准确地识别出可能存在缺陷的模块，从而优化测试资源的分配，提高软件质量。支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习技术，已被广泛应用于软件缺陷预测领域。 支持向量机是一种监督学习模型，特别适用于分类和回归问题。它的核心思想是通过构造一个最大边距超平面来划分数据，使得不同类别的数据点被尽可能地分开，同时保持训练样本到超平面的距离最大化。在软件缺陷预测中，SVM通过学习历史数据中的软件度量属性（如代码行数、复杂度、循环深度等），构建一个分类模型，以此预测新模块的缺陷可能性。 然而，由于软件度量通常涉及多个维度，这可能导致数据冗余并降低预测准确性。为解决这个问题，研究者提出了一种基于邻域保持嵌入的支持向量机（NPE-SVM）的新型软件缺陷预测模型。NPE算法，全称为Neighborhood Preserving Embedding，是一种非线性的降维方法，旨在保持原始数据集的局部结构不变。在NPE-SVM模型中，NPE算法与SVM相结合，能够在减少维度的同时，避免因特征选择而导致的数据信息丢失，从而提升SVM的预测精度。 传统的单个SVM模型可能因为特征降维而损失关键信息，导致预测效果下降。LLE-SVM（局部线性嵌入和支持向量机）也是试图在降维和保持数据结构之间找到平衡的尝试，但NPE-SVM更强调保留数据的邻域特性。实验对比表明，NPE-SVM相比于单个SVM和LLE-SVM，其预测性能有显著提升，这验证了该模型的有效性和优势。 此外，研究人员还通过收集软件模块的多种软件度量属性作为训练样本，构建了预测模型，并运用了包括随机森林、朴素贝叶斯、RPart等在内的其他机器学习算法进行比较分析。这些工作不仅展示了SVM在软件缺陷预测中的潜力，也为其他算法提供了参考。 NPE-SVM模型通过集成NPE算法和SVM，有效地解决了多维度数据冗余问题，提高了软件缺陷预测的准确性。这一研究对软件工程实践具有积极指导意义，有助于优化软件开发过程，减少缺陷发生，促进软件质量的持续提升。未来的研究可能会进一步探索如何优化NPE算法，或结合其他先进的机器学习技术，以实现更高效、更精确的软件缺陷预测。