计算机学院科研团队在34th IEEE ACM International Conference on AUtomated Software Engineering 发表论文

发布者:刘勇发布时间:2019-12-13浏览次数:111

方法框架图

实验结果

近日,计算机学院姜淑娟教授的科研团队(张艳梅、王荣存、薛猛、张爱娟、韩丽霞)的学术论文“Empirical Evaluation of the Impact of Class Overlap on Software Defect Prediction”在软件工程领域顶级会议The 34th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)发表,该会议是计算机学会推荐的A类会议。

论文报告了关于软件缺陷预测的最新研究成果,深入分析了类重叠如何影响软件缺陷预测问题。软件缺陷预测技术利用学习模型检测项目中有缺陷的模块,模型的性能取决于训练数据的质量。以往的研究主要集中在类不平衡和特征冗余的质量问题上,然而,训练数据常常包括一些属于不同的实例但在特征上具有相似的值,会导致类重叠,从而影响训练数据的质量。姜淑娟教授的科研团队提出了一种改进的K-Means聚类清理方法来同时解决类重叠和类不平衡问题。为了对类重叠进行客观的评估,团队成员对28个开源项目进行了实验调查,实验结果表明,在清理重叠实例的情况下,项目内和跨项目两种场景下的学习模型在balanceRecallAUC指标上的性能得到明显提升。

该研究受国家自然科学基金项目(61673384)和江苏省自然科学基金(BK20181353)等基金共同资助,由中国矿业大学独立完成。姜淑娟教授团队长期从事软件测试等相关研究,并取得了一系列重要的研究成果。

新闻来源:计算机学院 张菁摄影:责任编辑:张菁审核:秦峰

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