基于异构迁移的数据集扩充方法及软件缺陷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于异构迁移的数据集扩充方法，包括：首先，基于视图对源项目数据集进行分割，并基于神经网络对视图生成的各数据集之间训练得到异构迁移模型；然后，对大量的无类标数据，采用同样的视图分割方式生成各个视图，将视图投入异构迁移模型生成基于该视图生成的其他视图，经过组合后可以得到与源项目数据集格式相同的拟真样本；接着，利用源项目的各个视图训练各自的视图分类器；对由异构迁移模型生成的视图打上类标并给出置信度，综合各个分类器的置信度筛选出质量高的拟真样本的k个对源项目数据集进行扩充；最后，上述过程进行多次迭代，利用扩充后的源项目数据集训练生成软件缺陷预测模型进行缺陷预测。