Förutsägelse av programvarudefekter är ett av de mest aktiva forskningsområdena inom programvaruteknik. Vi kan bygga en förutsägelsemodell med defektdata som samlats in från ett programvaruprojekt och förutsäga defekter i samma projekt, d.v.s. Prognos för fel inom projektet (WPDP). Forskare föreslog också korsprojektfelsförutsägelse (CPDP) för att förutsäga fel för nya projekt som saknar defektdata genom att använda förutsägelsemodeller som byggts av andra projekt. I nyligen genomförda studier har CPDP visat sig vara genomförbart. CPDP kräver dock projekt som har samma metriska uppsättning, vilket innebär att de metriska uppsättningarna bör vara identiska mellan projekten. Till följd av detta är nuvarande teknik för CPDP svår att tillämpa för projekt med heterogena metriska uppsättningar. För att åtgärda begränsningen föreslår vi heterogena felprognoser (HDP) för att förutsäga fel i projekt med heterogena metriska uppsättningar. Vår HDP-strategi genomför metriska val och metrisk matchning för att bygga en förutsägelsemodell mellan projekt med heterogena metriska uppsättningar. Vår empiriska studie på 28 ämnen visar att cirka 68% av förutsägelserna med hjälp av vår metod överträffar eller är jämförbara med WPDP med statistisk signifikans.
Nam och al. I REF föreslogs en modell med heterogena felprognoser för att förutsäga fel i programvara för projektöverskridande felprognoser.
Heterogeneous defect prediction
{'venue': 'ESEC/FSE 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}