關(guān)鍵詞：主動(dòng)學(xué)習(xí) 軟件缺陷預(yù)測(cè) 信息熵 查詢策略 

摘要：軟件缺陷在軟件運(yùn)行過程中可能會(huì)產(chǎn)生意料之外的行為,造成重大損失。軟件缺陷預(yù)測(cè)模型需要大量的數(shù)據(jù)集標(biāo)注,存在工作量大、成本較高等問題。主動(dòng)學(xué)習(xí)可從未標(biāo)注數(shù)據(jù)集中選擇辨識(shí)度高的樣例進(jìn)行人工標(biāo)注,從而提升軟件缺陷預(yù)測(cè)模型建立的效率。在AEEEM公開數(shù)據(jù)集上對(duì)常見的4種主動(dòng)查詢策略(RANDOM、COMMITTEE、QUIRE、UNCERTAINTY)進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)果表明,基于信息熵的不確定度策略UNCERTAINTY在數(shù)據(jù)集上有優(yōu)于其他查詢策略的表現(xiàn)。

江蘇工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)雜志要求:

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