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軟件缺陷預(yù)測方法可以在項目的開發(fā)初期，通過預(yù)先識別出所有可能含有缺陷的軟件模塊來優(yōu)化測試資源的分配．早期的缺陷預(yù)測研究大多集中于同項目缺陷預(yù)測，但同項目缺陷預(yù)測需要充足的歷史數(shù)據(jù)，而在實際應(yīng)用中，可能需要預(yù)測項目的歷史數(shù)據(jù)較為稀缺，或這個項目是一個全新項目．因此，跨項目缺陷預(yù)測問題成為當前軟件缺陷預(yù)測領(lǐng)域內(nèi)的一個研究熱點，其研究挑戰(zhàn)在于源項目與目標項目數(shù)據(jù)集間存在的分布差異性以及數(shù)據(jù)集內(nèi)存在的類不平衡問題．受到基于搜索的軟件工程思想的啟發(fā)，提出了一種基于搜索的半監(jiān)督集成跨項目軟件缺陷預(yù)測方法S3EL．該方法首先通過調(diào)整訓練集中各類數(shù)據(jù)的分布比例，構(gòu)建出多個樸素貝葉斯基分類器；隨后，利用具有全局搜索能力的遺傳算法，基于少量已標記目標實例對上述基分類器進行集成，并構(gòu)建出最終的缺陷預(yù)測模型．在Promise數(shù)據(jù)集及AEEEM數(shù)據(jù)集上與多個經(jīng)典的跨項目缺陷預(yù)測方法（Burak過濾法、Peters過濾法、TCA+、CODEP及HYDRA）進行了對比．以F1值作為評測指標，結(jié)果表明：在大部分情況下，S3EL方法可以取得最好的預(yù)測性能．
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