刘国庆，王兴起，魏丹，方景龙，邵艳利

（杭州电子科技大学计算机学院，浙江 杭州 310018）

1 引言

随着信息时代的到来，计算机软件数量、种类快速增长，软件质量问题被越来越多的人关注。在软件开发的过程中，对软件需求的错误理解或人员的经验不足都可能引入缺陷。软件缺陷是软件质量的对立面，威胁着软件质量[1]。从软件开发的角度来看，处理软件缺陷是一项至关重要的任务。缺陷的存在不仅降低了软件的质量，而且还增加了软件的开发、测试和维护成本。因此，在软件开发的早期阶段预测出软件缺陷模块，可以指导软件测试人员关注缺陷模块，有助于提高软件质量。

目前在软件缺陷预测领域已经有大量研究工作，绝大多数致力于识别软件模块中有缺陷或无缺陷，含有不同缺陷数量的软件模块在软件测试中被同等对待。然而，对于有缺陷的模块，有些软件模块含有的缺陷较多，有些模块含有的缺陷数较少，与含有较少缺陷的模块相比，缺陷数量相对较多的软件模块则需要付出更多的资源去测试和修改。因此，仅根据有缺陷和无缺陷分配质量保证资源可能会导致资源利用效率低下，而预测软件模块的缺陷数目可以给软件测试提供更多的参考，更有利于分配测试资源。

目前，已有工作提出并且评估了基于回归模型的软件缺陷数目预测的方法，这类方法可以预测软件模块中有多少缺陷。但大部分都是基于模型的角度，利用从软件历史仓库挖掘的数据集，通过对比不同的回归模型，得到一个性能较好的回归模型。……