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A Novel Cross-Project Software Defect Prediction Algorithm Based on Transfer Learning

Tsinghua Science and Technology 2022年第1期27卷 41-57页

作者： Shiqi Tang Song Huang Changyou Zheng Erhu Liu Cheng Zong Yixian Ding Command&Control Engineering College Army Engineering University of PLANanjing 210000China Foreign Language College Liaoning Technical UniversityFuxin 123000China

Software Defect Prediction(SDP) technology is an effective tool for improving software system quality that has attracted much attention in recent ***,the prediction of cross-project data remains a challenge for the traditional SDP method due to the different distributions of the training and testing *** major difficulty is the class imbalance issue that must be addressed in Cross-Project Defect Prediction(CPDP).In this work,we propose a transfer-leaning algorithm(TSboostDF) that considers both knowledge transfer and class imbalance for *** experimental results demonstrate that the performance achieved by TSboostDF is better than those of existing CPDP methods.

关键词： Software Defect Prediction(SDP) transfer learning imbalance class cross-project

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