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跨項目缺陷預測（ CPDP）利用來自其他項目的缺陷數據預測目標項目的缺陷情況，為解決以往缺陷預測方法面臨的訓練數據受限問題提供了一個新的視角。訓練數據的質量將直接影響跨項目缺陷預測模型的性能，因此，需盡可能選擇與目標項目更相似的數據用于模型的訓練。利用PROMISE提供的34個公開數據集，從訓練數據選擇方面，分析了四種典型的相似性度量方法對跨項目預測結果的影響以及各種方法之間的差異。研究結果表明：使用不同的相似性度量方法選出的訓練數據質量不同，其中余弦相似性與相關系數兩種方法效果更好，且最大改進比例達到6. 7%；同時，根據目標項目的缺陷率，發(fā)現余弦相似性更適合于缺陷率高于0.25的項目。
缺陷預測
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