一种采用对抗学习的跨项目缺陷预测方法

摘要

跨项目缺陷预测(cross-project defect prediction, CPDP)已经成为软件工程数据挖掘领域的一个重要研究方向,它利用其他项目的缺陷代码来建立预测模型,解决了模型构建过程中的数据不足问题.然而源项目和目标项目的代码文件之间存在着数据分布的差异,导致跨项目预测效果不佳.基于生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)中的对抗学习思想,在鉴别器的作用下,通过改变目标项目特征的分布,使其接近于源项目特征的分布,从而提升跨项目缺陷预测的性能.具体来说,提出的抽象连续生成式对抗网络(abstract continuous generative adversarial network, AC-GAN)方法包括数据处理和模型构建两个阶段:(1)首先将源项目和目标项目的代码转换为抽象语法树(abstract syntax tree,AST)的形式,然后以深度优先方式遍历抽象语法树得出节点序列,再使用连续词袋模型(continuous bag-of-words model,CBOW)生成词向量,依据词向量表将节点序列转化为数值向量;(2)处理后的数值向量被送入基于GAN网络结构的模型进行特征提取和数据迁移,然后使用二分类器来判断目标项目代码文件是否有缺陷. AC-GAN方法在15组源-目标项目对上进行了对比实验,实验结果表明了该方法的有效性.