[发明专利]一种基于混合式主动学习策略的软件缺陷预测方法有效
| 申请号： | 201811319619.3 | 申请日： | 2018-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN109656808B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 曲豫宾;李芳 | 申请（专利权）人： | 江苏工程职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京一格知识产权代理事务所(普通合伙) 11316 | 代理人： | 滑春生 |
| 地址： | 226000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合式主动学习策略的软件缺陷预测方法，采用基于代价敏感的信息熵与相对熵协同主动学习方法，该方法使用常见的信息熵作为优质样例的评价指标，对于信息熵较高的样例手工标注，同时使用相对熵来进一步分析低信息熵的样例，更加有效的扩充标注数据集。通过实验表明，本发明可以提高软件缺陷预测性能，减少人工标注成本，更加高效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合式 主动 学习 策略 软件 缺陷 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于混合式主动学习策略的软件缺陷预测方法，其特征在于，所述基于混合式主动学习策略的软件缺陷预测方法采用基于代价敏感的信息熵与相对熵协同主动学习方法，简称为UNCERTAINTYKL模型，所述UNCERTAINTYKL模型使用信息熵作为优质样例的评价指标，从未标记样例数据中选取信息熵较高的样例手工标注，同时使用相对熵来进一步分析低信息熵的样例，进一步扩充已标记数据集。
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