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在跨項目軟件缺陷預(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)，并且源項目與目標(biāo)項目之間的數(shù)據(jù)存在較大的分布差異性。針對該問題，提出一種兩階段跨項目缺陷預(yù)測方法 CLNI-KMM。在實例過濾階段基于αLNI算法過濾噪聲實例。在實例遷移階段，釆用KMM算法調(diào)整源項目中實例的訓(xùn)練權(quán)重，并結(jié)合目標(biāo)項目中的少量標(biāo)注實例建立軟件缺陷預(yù)測模型。實驗結(jié)果表明，與經(jīng)典的跨項目軟件缺陷預(yù)測方法TCA、TNB和Unfilter相比， CLNI-KMM方法預(yù)測性能較優(yōu)，并且具有較強的穩(wěn)定。
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