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在跨項(xiàng)目軟件缺陷預(yù)測中，人工采集標(biāo)注的原始數(shù)據(jù)集通常包含噪聲數(shù)據(jù)，并且源項(xiàng)目與目標(biāo)項(xiàng)目之間的數(shù)據(jù)存在較大的分布差異性。針對(duì)該問題，提出一種兩階段跨項(xiàng)目缺陷預(yù)測方法 CLNI-KMM。在實(shí)例過濾階段基于αLNI算法過濾噪聲實(shí)例。在實(shí)例遷移階段，釆用KMM算法調(diào)整源項(xiàng)目中實(shí)例的訓(xùn)練權(quán)重，并結(jié)合目標(biāo)項(xiàng)目中的少量標(biāo)注實(shí)例建立軟件缺陷預(yù)測模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與經(jīng)典的跨項(xiàng)目軟件缺陷預(yù)測方法TCA、TNB和Unfilter相比， CLNI-KMM方法預(yù)測性能較優(yōu)，并且具有較強(qiáng)的穩(wěn)定。
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