基于演化数据的软件缺陷预测性能改进_王丹丹2

【基于演化数据的软件缺陷预测性能改进】 软件缺陷预测是软件工程领域的重要研究课题，旨在通过分析软件的各种属性，预测出潜在的缺陷，以便在早期阶段进行修复，降低开发成本和风险。传统的缺陷预测方法主要依赖于软件工作制品，如文档、源代码和测试用例等静态属性。然而，随着软件的持续演化，这些方法可能无法全面捕捉到缺陷产生的动态变化。 文章“基于演化数据的软件缺陷预测性能改进”提出了一个新的视角，将软件视为一个动态进化的“物种”，认为软件的演化过程会影响缺陷的产生和表现。这种观点强调了软件历史演变轨迹对缺陷预测的重要性。研究者们设计并引入了两类能够描述软件演化轨迹的度量元，这些度量元能够反映出软件在生命周期内不断适应需求变化的过程。 一类度量元关注软件结构的演化，例如代码的复杂性增加、模块间的耦合度变化等，这些指标可能与缺陷的产生密切相关。另一类度量元则关注软件行为的演化，如功能的添加、修改和删除，以及错误修复的历史模式。通过对这些演化度量元的分析，可以更深入地理解缺陷的成因，从而提高预测的准确性。 为了验证这种方法的有效性，研究者选取了6个著名的开源软件数据集进行实证研究，构建了基于演化度量元的缺陷预测模型，并进行了训练和验证。实验结果表明，这些模型在预测软件缺陷方面的性能表现良好，证实了演化数据对于提升缺陷预测性能的显著作用。 此外，该研究对于软件工程实践也有重要的启示。它强调了在软件开发过程中不仅要关注静态的属性，还要重视软件的演化过程，尤其是历史演化对软件质量的影响。这为软件质量保证提供了新的思路，即通过跟踪和分析软件的演化信息，可以更有效地预防和管理缺陷，进一步优化软件开发和维护流程。 这篇研究论文揭示了软件演化数据在缺陷预测中的重要价值，为缺陷预测模型的构建提供了新的途径，同时也对未来的软件工程研究和实践提供了宝贵的参考。通过引入和利用软件演化度量元，软件开发者和质量保证团队可以更好地理解和预测软件缺陷，从而实现更高效、更精准的软件质量管理。