[发明专利]一种基于选择性伪标记子空间学习的跨项目缺陷预测方法有效
| 申请号： | 202011079349.0 | 申请日： | 2020-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN112214406B | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 荆晓远;孙莹;孔晓辉;姚永芳;王许辉;吴松松;黄鹤 | 申请（专利权）人： | 广东石油化工学院 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 杨采良 |
| 地址： | 525000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于软件缺陷预测技术领域，公开了一种基于选择性伪标记子空间学习的跨项目缺陷预测方法，计算映射矩阵；计算基于最近邻预测伪标记置信度；计算基于结构预测伪标记置信度；选择置信度高的伪标记对目标数据进行标记，判断是否全部目标数据进行标记，若未标记完全返回计算映射矩阵。本发明与现有常见模型相比得到更好的实验结果本发明方法在公共子空间中对大量未标记的目标实例和源项目中的标记实例一起使用选择性伪标记。本发明方法可以挖掘出目标项目映射后的结构信息，提高伪标记的准确性。本发明实验在AEEEM数据集上进行，与现有的常见模型相比，实验结果验证了本方法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 选择性 标记 空间 学习 项目 缺陷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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