基于决策树的软件可维护性预测方法研究

朱佳俊; 王炜; 李彤; 唐季

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基于决策树的软件可维护性预测方法研究

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软件维护是软件全生命周期中一项高难度、高成本、长周期的活动,准确预测软件可维护性对降低软件维护成本、提高软件可用性具有重要意义.软件可维护性分析历经20多年的研究,当前的预测分析性能和准确率仍然不高,甚至达不到模型预测是准确的标准;而总结相关研究发现,软件可维护性数据还普遍存在数据分布不均衡问题,该问题将直接影响到模型预测的性能.针对上述问题,基于采样方法利用决策树建立软件可维护性预测模型,并通过UIMS和QUES数据集对模型进行实验验证.结果表明,与基线方法和现有的可维护性预测方法相比,文中方法在UIMS数据集和QUES数据集的平均误差率(MMRE)分别提高了84％和61％,且Pred(0.25)都达到了该评价标准的最优值1,表明该方法具有更优的综合性能.

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来源
《计算机技术与发展》 |2018年第8期|66-70|共5页
作者
朱佳俊; 王炜; 李彤; 唐季;
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作者单位

云南大学软件学院;

云南昆明 650091;

云南大学软件学院;

云南昆明 650091;

云南省软件工程重点实验室;

云南昆明 650091;

云南大学软件学院;

云南昆明 650091;

云南省软件工程重点实验室;

云南昆明 650091;

云南大学软件学院;

云南昆明 650091;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类软件工程;
关键词
面向对象; 软件可维护性; 可维护性预测; 采样方法; 决策树;

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