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近年來，隨著軟件需求的不斷増加，開發人員通過復用已有的代碼向項目中引入了大量的克隆代碼。隨著軟件版本的迭代和更新，克隆代碼會發生變化，而克隆代碼變化會導致額外的維護代價，并逐漸成為軟件維護的負擔。硏究人員嘗試利用機器學習方法開展克隆代碼一致性維護需求預測硏究，通過預測尭隆代碼的變化是否會導致額外的維護代價，來幫助軟件質量保障團隊更有效地分配維護資源，從而提高工作效率并降低運維成本。然而，在軟件開發的初期階段，軟件項目往往沒有經過充分的演化，缺少歷史數據用于構建有效的預測模型，因此跨項目克隆代碼一致性維護需求預測方法被提岀。文中以減少跨項目數據分布差異為切入點，提出了基于遷移學習和過采樣技術的跨項目克隆代碼一致性維護需求預測方法 CPCCH十，旨在將測試集與數據集映射到核空間中，通過遷移主成分分析方法減小跨項目數據的分布差異，并對數據集的類不平衡問題進行處理，從而提高跨項目預測模型的性能。在實驗數據集方面，選取了η個開源數據集，合計形成42組跨項目克隆代碼一致性維護需求預測任務。將提出的方法與使用基分類器的方法進行比較，評估指標包含 Precision， Recall和F- Measure。實驗結果表明，CPCCP十能更有效地進行跨項目克隆代碼一致性維護需求的預測。
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