基于需求变更的软件缺陷预测方法

软件缺陷对于软件质量以及软件项目的成本等都有非常重要的影响。软件缺陷预测技术从20世纪70年代发展至今,一直是软件工程领域最活跃的内容之一,在分析软件质量、控制软件成本方面起着重要的作用。软件缺陷预测技术分为静态和动态两种，其中基于软件度量元的静态缺陷预测技术是现今比较成熟且应用比较广泛的技术，它通过对缺陷相关的软件产品，例如代码，进行度量元的提取和计算，建立预测的模型以预测后期可能引入的缺陷。随着数据挖掘技术的成熟，越来越多的静态缺陷预测方法开始对软件项目历史数据进行分析和建模，挖掘这些历史数据以预测缺陷被证明是更加精确和可靠的。 但是，现有缺陷预测技术大都需要对软件的设计、代码或者测试等相关的活动进行分析，无法在软件生命周期的早期活动，例如需求活动，通过预测这些活动引起的潜在的缺陷的分布、类型和规模，从而为软件过程的后续活动提供早期预警以及有意义的依据和参考。本文提出了一种基于需求变更的软件缺陷预测方法，这种方法以迭代开发的升级性项目为应用对象，使用信息检索和数据挖掘相关技术，分析和处理升级项目中的历史需求文档和缺陷记录数据，建立支持向量机（SVM）分类预测模型，从而对后续版本的需求变更可能引入的缺陷进行预测。 本文深入细致的研究了现有的缺陷预测技术，分析并对比了这些技术的应用范围、特点和局限性，在此基础上提出了一种新的基于需求变更的软件缺陷预测方法。本方法使用信息检索技术关联匹配软件项目历史需求和历史缺陷，并根据历史需求所关联的缺陷分布属性将这些需求分类，之后对需求进行特征即度量元的提取和计算，从而建立SVM分类模型。当新的需求变更发生时可以使用建立的模型预测其分类，以此预测可能引入的缺陷。本文还介绍了基于需求变更的缺陷预测系统的核心功能设计与实现，并在最后通过使用一个实际的商业软件项目数据集对方法和系统进行了验证。在实验中预测系统表现了较高的精确度，可以提供较为可靠的缺陷预测结果，这些预测结果可以为软件项目中需求开发提供有效的变更影响分析，为控制软件成本和项目风险提供有效的决策支持。