软件学报

作者：张天伦,陈荣,杨溪,祝宏玉

单位：张天伦，大连海事大学 信息科学技术学院, 辽宁 大连 11602611,陈荣，大连海事大学 信息科学技术学院, 辽宁 大连 11602602,杨溪，大连海事大学 信息科学技术学院, 辽宁 大连 11602603,祝宏玉，深圳大学 计算机与软件学院, 广东 深圳 51806004

关键词：软件Bug报告;有监督分类方法;半监督学习方法;样本迁移方法;极速学习机

基金：国家自然科学基金（61672122，61602077，61732011）

在所有的软件系统开发过程中，Bug的存在是不可避免的问题.对于软件系统的开发者来说，修复Bug最有利的工具就是Bug报告.但是人工识别Bug报告会给开发人员带来新的负担，因此，自动对Bug报告进行分类是一项很有必要的工作.基于此，提出用基于极速学习机的方法来对Bug报告进行分类.具体而言，主要解决Bug报告自动分类的3个问题：第1个是Bug报告数据集里不同类别的样本数量不平衡问题；第2个是Bug报告数据集里被标注的样本不充足问题；第3个是Bug报告数据集总体样本量不充足问题.为了解决这3个问题，分别引入了基于代价的有监督分类方法、基于模糊度的半监督学习方法以及样本迁移方法.通过在多个Bug报告数据集上进行实验，验证了这些方法的可行性和有效性.

来源：2019年第5期

《软件学报》期刊编辑部

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