静态软件缺陷预测方法研究

静态软件缺陷预测是软件工程数据挖掘领域中的一个研究热点.通过分析软件代码或开发过程,设计出与软件缺陷相关的度量元;随后,通过挖掘软件历史仓库来创建缺陷预测数据集,旨在构建出缺陷预测模型,以预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块,最终达到优化测试资源分配和提高软件产品质量的目的.对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统的总结.首先,给出了研究框架并识别出了影响缺陷预测性能的3个重要影响因素:度量元的设定、缺陷预测模型的构建方法和缺陷预测数据集的相关问题;接着,依次总结了这3个影响因素的已有研究成果;随后,总结了一类特殊的软件缺陷预测问题(即,基于代码修改的缺陷预测)的已有研究工作;最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望