一种面向跨公司软件缺陷预测的数据变换方法

摘要

本发明涉及一种面向跨公司软件缺陷预测的数据变换方法。本发明首先使用聚类算法提取源项目和目标项目的代表属性，并将代表属性进行一对一属性匹配得到其之间的属性匹配对，使用该匹配对对源项目和目标项目的原始数据进行转化，使用欧式距离作为度量相似的方式，筛选与目标项目样本相似的源项目样本，将筛选出的源项目样本的频次作为训练缺陷预测模型的源项目样本权重。最后使用处理后的源项目样本构建模型预测目标项目中样本的缺陷情况。本发明解决了传统软件缺陷预测方法中源项目与目标项目属性不统一以及属性利用不充分的问题，同时将源项目与目标项目间的异构问题近似的转化为同构问题，对以后的异构缺陷预测研究具有可参考性。