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即时软件缺陷预测针对项目开发与维护过程中的代码提交来预测是否会引入缺陷。在即时软件缺陷预测研究领域,模型训练依赖于高质量的数据集,然而已有的即时软件缺陷预测方法尚未研究数据集扩充方法对即时软件缺陷预测的影响。为提高即时软件缺陷预测的性能,提出一种基于数据集扩充的即时软件缺陷预测(prediction based on data augmentation,PDA)方法。PDA方法包括特征拼接、样本生成、样本过滤和采样处理4个部分。增强后的数据集样本数量充足、样本质量高且消除了类不平衡问题。将提出的PDA方法与最新的即时软件缺陷预测方法(JIT-Fine)作对比,结果表明:在JIT-Defects4J数据集上,F1指标提升了18.33%;在LLTC4J数据集上,F1指标仍有3.67%的提升,验证了PDA的泛化能力。消融实验证明了所提方法的性能提升主要来源于数据集扩充和筛选机制。 相似文献
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严复曾叹:“一名之立,旬月踯躅!”译名之难,由此可见。不过,译名难,定名亦不易。以西人所云logic一语为例,据说至清末,其在我国即有50种译名之多。一个术语在一个国家之译名竟达半百,其混乱是怎么也难免的了。为规范和统一该术语,我国学人一直在努力,商榷和争鸣即时有所闻,据称 相似文献
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复习在整个学习活动中是十分重要的一个环节,“温故而知新”的道理大家都懂。因此如何上好复习课一直是老师们关心的问题,如果复习这一环节做得好,教学效果一定不错。 相似文献
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