[发明专利]一种基于缺陷预测的软件静态检查警告排序优化方法

摘要

本发明提供一种基于缺陷预测的软件静态检查警告排序优化方法。根据已知软件系统的源代码和开发过程信息，抽取软件系统的模块度量信息并对软件模块是否存在缺陷进行标注；根据软件模块度量和缺陷信息利用机器学习算法构建缺陷预测模型；对待分析的软件系统，获取它的模块度量信息、模块依赖信息和静态检查产生的警告信息；对待分析系统进行缺陷预测获得新系统各模块包含缺陷的概率；通过k‑core分解得到每个软件模块的核心度值；最后依据每一个静态检查警告所在的模块包含缺陷的概率和模块核心度值对警告进行排序，向开发者推荐最有可能与缺陷相关的警告，提升静态检查工具的实用性，帮助开发者尽快发现软件中包含的缺陷。