| 基于代价敏感间隔分布优化的软件缺陷定位 |
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| 引用本文： | 解铮,黎铭.基于代价敏感间隔分布优化的软件缺陷定位[J].软件学报,2017,28(11):3072-3079. |
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| 作者姓名： | 解铮 黎铭 |
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| 作者单位： | 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学), 江苏 南京 210023,计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学), 江苏 南京 210023 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（61422304，61272217） |
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| 摘 要： | 在大型软件项目的开发与维护中，从大量的代码文件中定位软件缺陷费时、费力，有效地进行软件缺陷自动定位，将能极大地降低开发成本.软件缺陷报告通常包含了大量未发觉的软件缺陷的信息，精确地寻找与缺陷报告相关联的代码文件，对于降低维护成本具有重要意义.目前，已有一些基于深度神经网络的缺陷定位技术相对于传统方法，其效果有所提升，但相关工作大多关注网络结构的设计，缺乏对训练过程中损失函数的研究，而损失函数对于预测任务的性能会有极大的影响.在此背景下，提出了代价敏感的间隔分布优化（cost-sensitive margin distribution optimization，简称CSMDO）损失函数，并将代价敏感的间隔分布优化层应用到深度卷积神经网络中，能够良好地处理软件缺陷数据的不平衡性，进一步提高缺陷定位的准确度.
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| 关 键 词： | 软件挖掘 机器学习 缺陷定位 卷积神经网络 间隔分布优化 |
| 收稿时间： | 2017/5/9 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/6/16 0:00:00 |
Cost-Sensitive Margin Distribution Optimization for Software Bug Localization |
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| XIE Zheng and LI Ming.Cost-Sensitive Margin Distribution Optimization for Software Bug Localization[J].Journal of Software,2017,28(11):3072-3079. |
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| Authors: | XIE Zheng and LI Ming |
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| Affiliation: | State Key Laboratory for Novel Software Technology(Nanjing University), Nanjing 210023, China and State Key Laboratory for Novel Software Technology(Nanjing University), Nanjing 210023, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | software mining machine learning bug localization convolutional neural network margin distribution optimization |
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