基于关联规则挖掘的软件缺陷分析研究

软件测试是确保软件产品质量的有效技术手段,其根本目的是发现隐藏在软件中的缺陷,并通过对其的修复尽可能减少遗留在系统中的缺陷数量,以提升软件的质量。随着缺陷数据的不断积累,面对庞大、甚至海量的缺陷信息,已无法通过人工方式进行缺陷分析。基于此,作者对缺陷分类和数据挖掘技术开展研究,总结测试工程实践中的缺陷特点,提出改进的正交缺陷分类模型;结合数据挖掘中的关联规则挖掘算法,提出缺陷关联分析模型。并对上述模型进行应用说明,帮助软件技术人员定位和解决缺陷,提供软件测试缺陷分析的辅助手段。     

软件缺陷分类的研究

软件缺陷分类是缺陷管理的基础,是预防缺陷的有力支持工具.阐述了缺陷的概念、危害以及对软件缺陷分类的必要性,对各种软件分类方法进行了深入分析和研究,比较了各类分类方法的优缺点以及正交缺陷分类的使用情况,在正交缺陷分类标准的基础上制定出适合本软件组织自身情况的软件缺陷分类方法,最后对软件缺陷分类意义进行了总结.     

半监督软件缺陷挖掘研究综述

软件质量是计算机系统安全可靠运行的保障,而软件缺陷是导致软件质量低下的重要诱因。软件缺陷挖掘技术凭借其能够通过对软件代码及其相关数据进行分析建模,发现软件系统潜在的缺陷,已得到了软件质量保障领域的广泛关注。要准确发现软件模块中潜在的缺陷,需要利用大量带有缺陷情况标注的模块进行学习。然而,缺陷情况标注往往需要通过详细测试或人工代码检查获取,要消耗大量测试和人工资源,在实际应用中难以满足,这严重制约了软件缺陷挖掘的性能。针对这一问题,半监督学习技术被引入软件 缺陷挖掘,通过对大量缺少标注的模块进行利用,辅助提升软件缺陷挖掘的性能。本文对半监督缺陷挖掘技术的研究现状进行综述。首先综述了软件缺陷挖掘研究现状,然后简要介绍了半监督学习的4种学习范式;最后系统梳理了基于半监督学习进行软件缺陷挖掘的多种方法与技术。     

软件缺陷关联分析与缺陷排除研究

在软件开发过程中,软件缺陷具有传播的特性.缺陷的传播特性决定了缺陷之间并非独立存在,而存在相互关联,因此软件缺陷关联分析对于缺陷排除、软件质量保证、过程改进具有重要的意义.从软件缺陷关联的原因出发,基于面向对象的分析与设计模型,分析了软件缺陷的传播过程,研究了对象关联与软件缺陷关联之间的关系;依据缺陷的传播过程,建立了树状关联规则和特征相似关联规则;最后阐述了建立两种关联规则的步骤,开发了构建树状关联与特征相似关联的软件原型.     

软件缺陷的综合研究

软件缺陷的概念在软件质量范畴中处于举足轻重的地位，软件缺陷度量是软件质量度量范畴内的核心度量。该文区分了错误、缺陷、故障、失效4个软件缺陷相关的概念，采用正交缺陷分类法建立了软件缺陷的分类分级模式，剖析了软件缺陷的生存周期，给出了缺陷密度、缺陷泄漏矩阵、缺陷注入率和缺陷消除率等基本的、实用的软件缺陷度量。     

软件缺陷分类的研究

软件缺陷分类是研究软件缺陷管理的基础。说明了软件缺陷的危害,阐述了对软件缺陷分类的必要性,考察了国内外关于软件缺陷错误分类的各种方法,分析了各种分类法的优缺点,提出了一个有利于提高软件质量和改进软件过程的分类方法,指出了缺陷管理系统的基本功能要求并总结了对软件缺陷进行分类的意义。     

软件缺陷分类和分析研究

缺陷是软件产品的固有成分,如何管理、减少和预防缺陷,对于提高软件质量、降低软件成本具有重要的意义.从缺陷分类和缺陷分析两个方面介绍了软件缺陷研究的现状,对比、分析了各种缺陷分类方法的优势和不足,总结了缺陷分析的主要研究方向及其研究方法,最后对缺陷研究方法的选择进行了讨论.     

软件缺陷管理研究

软件中的缺陷一直伴随着软件开发的整个过程,如何对这些缺陷进行有效的管理,以保证所开发的软件的质量?虽然不同的软件开发组织有不同的管理方法和手段,但效果大部分都是不尽人意,本文试图从缺陷信息的记录,缺陷管理策略和缺陷管理工具的使用这三个方面来探讨解决缺陷管理中存在的一些问题,提高缺陷管理的质量。     

软件缺陷预测技术

软件缺陷预测技术从20世纪70年代发展至今,一直是软件工程领域最活跃的内容之一,在分析软件质量、平衡软件成本方面起着重要的作用.研究和讨论了软件缺陷预测技术的起源、发展和当前所面临的挑战,对主流的缺陷预测技术进行了分类讨论和比较,并对典型的软件缺陷的分布模型给出了案例研究.     

面向开发阶段的软件缺陷分类方法研究

提出一种面向开发阶段的软件缺陷分类方法Phase-DC,将缺陷和软件开发各阶段相关联,计算阶段及过程的缺陷排除有效性,并结合缺陷的类型和表现形式等详细信息分析开发过程的质量,以帮助软件组织促进并实施过程改进活动.通过实例说明了该方法在过程改进中的应用,并对方法的完备性、正交性和一致性进行了分析验证.     

软件缺陷模式的研究

软件缺陷是导致软件不可靠的根本原因,提高软件可靠性的关键在于减少软件缺陷,那么如何利用积累的缺陷数据提高软件可靠性?结合软件缺陷和模式的概念提出了软件缺陷模式的定义。通过分析积累的软件缺陷数据对缺陷模式的所属分类进行了划分,在此基础上进一步给出了软件需求分析、设计和编码各阶段的软件缺陷模式。最后阐述了在软件开发过程和测试过程中缺陷模式的应用,为如何利用缺陷数据来提高软件可靠性提供了思路。     

软件缺陷分析统计系统的研究

在软件的开发过程中，不可避免地会发现一些缺陷，该文探讨了软件缺陷分析的几种方法，并设计和实现了一个基于Trackrecord的软件缺陷分析统计系统。主要提出了软件缺陷度量应用模型的解决方案，结合理论和实践选取了对软件缺陷数据分析统计的方法，并研究了该系统的体系结构。最后，得到了一个完整的系统解决方案。     

软件缺陷度量

运用软件度量的方法改进传统的缺陷管理过程, 论述了在缺陷管理过程中如何计划度量、实施度量, 对度量结果进行分析, 并以实际数据为例分析相关人员的工作效率和项目进展情况, 为项目管理者的决策提供帮助。最终对传统的缺陷管理模式进行改进, 是软件度量方法在缺陷管理中的一次成功实践。关键词: SPM; 软件度量; 软件测试; 缺陷管理中图法分类号: 文献标识码:A 文章编号: 1001-3695(2005)04-0054-04     

基于缺陷的软件可靠性度量方法研究

针对软件可靠性度量研究中的一些问题,提出了以缺陷度量为软件可靠性度量的一种方法。首先将缺陷度量方法按照软件度量的一般方法进行研究和探讨;其次,以正交缺陷为基础,提出了定量的缺陷统计方法,这种方法能够更好地描述缺陷的性质,对相关信息可进行分类统计、分析,为过程改进提供依据;最后,提出了一些定性的缺陷分析方法,可充分挖掘缺陷的潜在信息。按照软件度量的步骤,通过定性和定量相结合的方法,可以很好地度量软件可靠性,并实时提高软件可靠性。     

基于软件度量的Solidity智能合约缺陷预测方法

随着区块链技术的兴起,智能合约安全问题被越来越多的研究者和企业重视,目前已有一些针对智能合约缺陷检测技术的研究.软件缺陷预测技术是软件缺陷检测技术的有效补充,能够优化测试资源分配,提高软件测试效率.然而,目前还没有针对智能合约的软件缺陷预测研究.针对这一问题,提出了面向Solidity智能合约的缺陷预测方法.首先,设计了一组针对Solidity智能合约特有的变量、函数、结构和Solidity语言特性的度量元集(smart contract-Solidity, SC-Sol度量元集),并将其与重点考虑面向对象特征的度量元集(code complexity and features of object-oriented program, COOP度量元集)组合为COOP-SC-Sol度量元集.然后,从Solidity智能合约代码中提取相关度量元信息,并结合缺陷检测结果,构建Solidity智能合约缺陷数据集.在此基础上,应用了7种回归模型和6种分类模型进行Solidity智能合约的缺陷预测,以验证不同度量元集和不同模型在缺陷数量和倾向性预测上的性能差异.实验结果表明,相对于COOP度量元集...     

软件缺陷数据的分析方法及其实现

软件缺陷数据的分析对于软件质量保证、项目管理和过程改进具有重要的意义,但目前的缺陷管理工具的数据分析功能普遍比较薄弱.本文首先分析了软件缺陷属性数据的类型,在此基础上阐述了软件缺陷数据分析的基本方法,包括一元数据分析和多元数据分析.最后讨论了实现软件缺陷数据分析方法所涉及到的几个关键技术.     

面向缺陷分析的软件库挖掘方法综述

缺陷分析是软件工程领域内一个重要的课题,软件开发过程中的历史信息（缺陷记录、各个版本的源代码等）为缺陷分析这一课题提供了很有价值的经验数据。如何有效地利用这些数据进行缺陷分析,是软件库挖掘研究所面临的挑战。本文从统计方法和程序分析方法两个主要方面介绍了软件开发的历史信息是如何被用来进行缺陷分析的。