杨丰玉，黄雅璇，周世健，郑 巍

1.南昌航空大学 软件学院，南昌330063

2.南昌航空大学 软件测评中心，南昌330063

软件缺陷是指软件产品的结果不符合软件要求或最终用户期望。它通常会以非预期的方式产生不正确或意外的结果和行为。软件日益增加的复杂性和依赖性增加了软件高质量、低成本和可维护的难度，以及创建软件缺陷的可能性。软件缺陷预测[1]是在测试之前识别出易出错的样本，达到提高软件质量的目的，它能自动检测出最可能出现错误的代码区域中的潜在缺陷，有效地优化有限资源的分配以进行测试和维护。

缺陷预测在软件质量保证中起着重要作用，是近年软件测试领域的研究重点之一。软件缺陷预测包括两个阶段[2]：从源文件中提取度量指标，使用各种机器学习算法构建缺陷预测模型。首先从软件历史仓库中创建数据样本，根据样本是否包含缺陷，可以将其标记为有缺陷或无缺陷。然后，用机器学习算法构建缺陷预测模型。最后，预测测试样本是否有缺陷。利用预测模型，开发人员可以有效地在缺陷样本上分配可用的测试资源，以便在开发生命周期的早期阶段提高软件质量。如图1所示。

图1 软件缺陷预测过程

其中，软件历史仓库包含版本控制系统和缺陷跟踪系统，版本控制系统包含源代码和文件变更信息，缺陷跟踪系统包含缺陷信息。软件历史仓库中每个样本的粒度包含方法、类、文件、变更和包级别等，根据预测粒度，每个样本可以表示为一个方法、一个类、一个源代码文件、一个程序包或一个代码更改。……