软件缺陷因素挖掘
软件开发过程的各个阶段都有可能引入软件缺陷，软件缺陷的存在降低了软件的质量，以往的研究工作大多只使用部分的信息来构建软件缺陷的预测模型，并没有全面地考虑软件开发过程的各个方面的信息，这使得模型本身缺乏可信度和实用价值。本文利用软件开发过程中各方面的信息数据，构建排序支持向量机(RankSVM)软件缺陷密度预测模型，并通过对模型的分析找出影响软件缺陷密度的重要因素。
软件挖掘 机器学习 软件缺陷
涂威威 黎铭 周志华
南京大学 计算机软件新技术国家重点实验室 南京210046
国内会议
长春
中文
1-10
2012-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）