基于深度特征嵌入的跨移动应用程序即时缺陷预测方法

摘要

本发明涉及基于深度特征嵌入的跨移动应用程序即时缺陷预测方法，包括如下步骤：S101构建源移动应用程序和目标移动应用程序的即时缺陷数据集；S102对两个移动应用程序的数据进行预处理；S103利用跨三元组的深度特征嵌入方法学习高层次的特征表示；S104使用逻辑回归分类器构建预测模型；S105预测目标移动应用程序中的代码提交实例是否会引入缺陷。本发明方法从特征学习的角度出发，利用一个基于三元组损失的深度特征嵌入方法将两个移动应用程序的缺陷数据映射到一个高层次的空间，在这个空间中具有相同标签的实例尽可能靠近，而标签不同的实例尽可能远离，从而提高目标移动应用程序的即时缺陷预测效果。