一种代码修改实时缺陷预测的可解释方法

摘要

本发明公开了一种代码修改实时缺陷预测的可解释方法，包括以下步骤：1)采集软件代码的历史修改信息；2)从采集的信息中提取存在修改的特征数据和该特征数据对应的具体特征数值；3)结合提取处理后的特征生成初始可行解种群，设置适应度函数，对初始可行解种群进行进一步的演化和分析，不断的交叉变异，淘汰适应度低的可行解，获得最优可行解；4)根据最优解和要预测的修改的具体特征数值计算修改得分，除以对应的检查成本，按商降序排列修改，选出最前端的设定数量的修改返回给开发者，作为所要检查的修改。本发明预测的结果具有很好的可解释性，易于被开发者所接受，让程序员在管理软件修复缺陷的过程中有效节省成本。