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摘要
随着软件规模的扩大和复杂度的不断提高,软件的质量问题成为关注的焦点,软件缺陷是软件质量的对立面,威胁着软件质量,如何在软件开发的早期挖掘出缺陷模块成为一个亟需解决的问题.软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库,设计出与缺陷相关的内在度量元,然后借助机器学习等方法来提前发现与锁定缺陷模块,从而合理地分配有限的资源.因此,软件缺陷预测是软件质量保证的重要途径之一,近年来已成为软件工程中一个非常重要的研究课题.汇总近8年(2010年～2017年)国内外的缺陷预测技术的研究成果,并以缺陷预测的形式为主线进行分析,首先介绍了软件缺陷预测模型的框架;然后从软件缺陷数据集、构建模型的方法及评价指标这3个方面对已有的研究工作进行分类归纳和比较;最后探讨了软件缺陷预测的未来可能的研究方向、机遇和挑战.
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