| 统计策略序列模式挖掘及其在软件缺陷预测中的应用 |
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| 引用本文： | 唐磊,李春平,杨柳.统计策略序列模式挖掘及其在软件缺陷预测中的应用[J].计算机科学,2013,40(5):164-167. |
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| 作者姓名： | 唐磊 李春平 杨柳 |
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| 作者单位： | 清华大学软件学院 北京100084;清华大学软件学院 北京100084;中南大学软件学院 长沙410075 |
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| 摘 要： | 人类的生活越来越依赖于高可靠性和可用性的软件系统,软件缺陷一直是软件工程领域中研究最活跃的内容之一。在研究序列模式挖掘技术的基础上,介绍了软件缺陷预测的相关技术,设计了一种基于统计策略的序列模式挖掘算法的软件缺陷预测方案,实现了InfoMiner和STAMP两种模式挖掘算法、卡方检验特征选择和SVM等分类算法；构造了一个软件缺陷预测模型,实现了预测和发现软件系统中的未知缺陷的功能。实验结果表明,所提软件预测模型可以获得良好的预测结果,具有一定的使用价值和应用前景。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 序列模式 软件缺陷 信息增益 分类预测 |
| 收稿时间： | 2012/7/27 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2012/11/8 0:00:00 |
Statistically Significant Sequential Pattern Mining Applying to Software Defect Prediction |
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| TANG Lei,LI Chun-ping and YANG Liu.Statistically Significant Sequential Pattern Mining Applying to Software Defect Prediction[J].Computer Science,2013,40(5):164-167. |
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| Authors: | TANG Lei LI Chun-ping and YANG Liu |
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| Affiliation: | School of Software,Tsinghua University,Beijing 100084,China;School of Software,Tsinghua University,Beijing 100084,China;School of Software,Central South University,Changsha 410075,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Data mining Sequential pattern Software defect Information gain Classification and prediction |
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