[发明专利]一种基于谱聚类的半监督学习的软件缺陷预测方法有效
| 申请号： | 202010999235.1 | 申请日： | 2020-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN112148605B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 陆璐;周璇 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学;华南理工大学梅州技术研究院 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 陈宏升 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于谱聚类的半监督学习的软件缺陷预测方法，包含以下步骤：1)获取原始数据，进行数据预处理操作，得到处理后的特征矩阵；2)判断特征矩阵有无标签：对于无标签数据，通过谱聚类进行聚类；通过软件缺陷预测的启发式规则对获得的聚类进行标签操作，得到伪标签，然后转到步骤3)；对于有标签数据，直接转到步骤3)；3)根据数据分布计算特征偏离分数并进行特征选择，其中原有标签数据所占权重大于伪标签数据所占权重；4)根据新的特征矩阵再次进行聚类和打标签操作，得到预测结果。本发明减少了无关及冗余特征对模型结果的影响，利用了项目原有标签数据的信息，能够有效提高软件缺陷预测结果的准确性，增加模型的适用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 谱聚类 监督 学习 软件 缺陷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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