一种基于GitHub的半监督异构软件缺陷预测算法

摘要

本发明公开了一种基于GitHub的半监督异构软件缺陷预测算法，包括以下步骤：首先是数据集收集，建立自己的数据库；对收集到的数据预处理；然后这里异构的数据处理，我们引入增强版的典型关联分析方法，它是由统一度量表示(UMR)和典型关联分析(CCA)组成；最后我们加入了代价敏感的核半监督判别方法，从而实现了基于GitHub的半监督异构软件缺陷预测算法，本发明的优点在于解决了软件缺陷预测中数据异构的问题以及首次提出了代价敏感的核半监督鉴别分析(CKSDA)技术，利用代价敏感的学习技术，解决不同的错误分类代价，实现了缺陷预测效果。