检索结果-内蒙古大学图书馆

西南师范大学学报（自然科学版） 2021年第11期46卷 46-55页

作者：吴克奇崔梦天 Mariani Manuel Sebastian 张翼成谢琪周绪川西南民族大学计算机系统国家民委重点实验室成都610041 苏黎世大学商业管理系瑞士苏黎士8050 弗里堡大学物理系瑞士弗里堡1700

基于没有一种抽样方法能在所有缺陷数据集上表现良好且为软件缺陷数据选择适用抽样方法是必要的这一前提,提出了一种面向软件缺陷数据的协同过滤抽样推荐算法.首先,在历史缺陷数据上对主流抽样方法进行排序,以得到在特定分类算法和度量... 详细信息

基于没有一种抽样方法能在所有缺陷数据集上表现良好且为软件缺陷数据选择适用抽样方法是必要的这一前提,提出了一种面向软件缺陷数据的协同过滤抽样推荐算法.首先,在历史缺陷数据上对主流抽样方法进行排序,以得到在特定分类算法和度量指标下主流抽样方法的性能排序;然后,计算新缺陷数据和历史缺陷数据之间的杰卡德相似系数,以挖掘数据之间的相似性;最后,将抽样方法排名和数据相似性的信息结合起来构建一个推荐网络,利用协同过滤算法为新的软件缺陷数据推荐适用的抽样方法.通过Python对多个NASA缺陷数据集进行仿真实验,实验结果表明面向软件缺陷数据的协同过滤抽样推荐算法是可行和有效的.

关键词：软件缺陷数据抽样推荐算法协同过滤数据相似性

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