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軟件缺陷預測方法可以在項目的開發初期，通過預先識別出所有可能含有缺陷的軟件模塊來優化測試資源的分配．早期的缺陷預測研究大多集中于同項目缺陷預測，但同項目缺陷預測需要充足的歷史數據，而在實際應用中，可能需要預測項目的歷史數據較為稀缺，或這個項目是一個全新項目．因此，跨項目缺陷預測問題成為當前軟件缺陷預測領域內的一個研究熱點，其研究挑戰在于源項目與目標項目數據集間存在的分布差異性以及數據集內存在的類不平衡問題．受到基于搜索的軟件工程思想的啟發，提出了一種基于搜索的半監督集成跨項目軟件缺陷預測方法S3EL．該方法首先通過調整訓練集中各類數據的分布比例，構建出多個樸素貝葉斯基分類器；隨后，利用具有全局搜索能力的遺傳算法，基于少量已標記目標實例對上述基分類器進行集成，并構建出最終的缺陷預測模型．在Promise數據集及AEEEM數據集上與多個經典的跨項目缺陷預測方法（Burak過濾法、Peters過濾法、TCA+、CODEP及HYDRA）進行了對比．以F1值作為評測指標，結果表明：在大部分情況下，S3EL方法可以取得最好的預測性能．
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