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机器学习方法在软件缺陷预测中的应用
文献摘要：
软件缺陷预测技术是建立在软件历史信息基础上的预测模型,判断软件模块是否存在软件缺陷,从而实现测试资源的优化分配,实现软件测试工作效率的提高.随着软件缺陷预测技术的快速发展,许多机器学习方法相继被引入进来,以期提高软件缺陷预测的能力.文章针对基于机器学习的软件缺陷预测方法,系统地进行了分类和总结.
文献关键词：
软件测试;软件缺陷预测;项目内缺陷预测;跨项目缺陷预测;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
房泳珂;嵇海进;雷尧;杨珊;徐会艳
作者机构：
淮阴师范学院计算机科学与技术学院,江苏淮安223300
文献出处：
引用格式：
[1]房泳珂;嵇海进;雷尧;杨珊;徐会艳-.机器学习方法在软件缺陷预测中的应用)[J].电脑知识与技术,2022(25):47-48,56
A类：
项目内缺陷预测
B类：
机器学习方法,软件缺陷预测,预测技术,历史信息,信息基础,软件模块,测试资源,优化分配,软件测试,测试工作,多机器学习,进来,基于机器学习,跨项目缺陷预测
AB值：
0.252029
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