ABSTRACT

This paper studies the method of establishing a general software defect prediction model between different software projects. By analyzing the project information of multi-source software, this paper designs 25-dimensional software features for machine learning. In order to overcome the differences between different software projects and achieve the generality of the model, a Self-training algorithm based on semi-supervised learning is used to generate a classifier. Finally, the 25-dimensional data features are used to build training data, and a general multi-source software defect prediction model is generated by the Self-training algorithm.

Keywords:Self-Training, Software Defect Prediction, Multi-Source Software

基于半监督学习的多源软件缺陷预测模型

于龙海，吴晓鸰^*，凌捷，许遵鸿

广东工业大学，广东 广州

收稿日期：2020年3月27日；录用日期：2020年4月14日；发布日期：2020年4月21日

摘 要

本文研究在不同的软件项目之间，建立通用软件缺陷预测模型的方法。通过分析多源软件的项目信息，本文设计了25维软件特征用于机器学习。为了克服不同软件项目之间的代码区别，实现模型的通用性，使用基于半监督学习Self-training自训练算法生成分类器。最后利用本文设计的25维数据特征建立训练数据，通过Self-training算法生成通用的多源软件缺陷预测模型。

关键词 :Self-Training，软件缺陷预测，多源软件

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1. 引言

随着计算机软件工程的技术发展，软件项目的代码总量、开源框架、应用场景在日渐增多，软件项目实施过程中使用的开发语言、资源包、开发平台的种类也越来越多。在这种背景下，对软件缺陷预测技术的研究有利于缩短软件项目开发周期，降低项目开发与测试阶段的成本开销。软件缺陷预测帮助项目实施人员将更多的精力集中在项目开发周期中存在潜在缺陷的程序模块，对预测的这些程序模块实施严格的黑盒测试与白盒测试，提升软件项目质量。软件缺陷预测技术要综合考虑项目中功能模块源代码、代码段功能注释、功能设计文档等资源特点，对软件项目中通用特征进行分析与建模，使用缺陷信息对模型进行迭代修正，最后使用预测模型预测不同软件项目中的软件缺陷。

通过对现有学术成果的研究，本文提出了多源软件项目间建立通用软件缺陷预测模型的方法。数据提取方面考虑了项目功能设计文档、源代码特征、代码功能注释等资源。同时分析了项目软件历史仓库中时间维度的信息和开发人员对于项目交流的电子邮件。在这些信息中设计了25维软件特征用于模型的训练。在模型的学习阶段，为实现不同项目软件之间缺陷预测模型的通用性，使用基于半监督学习Self-training自训练算法生成分类器。该算法无需任何假设，方法简单。最后使用25维特征数据训练模型，通过Self-training生成通用的软件缺陷预测模型。

2. 相关研究

对于软件缺陷预测的研究已有近50年历史。缺陷预测粒度越来越小，缺陷预测模型生成算法从聚类算法逐渐发展到共同学习、迁移学习。对基于机器学习的软件缺陷预测方法，其数据提取阶段中的度量元设计与数据集的预处理、模型生成阶段中缺陷预测模型的构建都对软件缺陷预测模型准确性有不同程度的影响 [1]。利用数据引力技术与邻域保留嵌入算法可以构建高效的软件缺陷预测模型 [2]。首先在数据提取阶段，利用数据引力技术将目标项目样本与源项目样本相结合，然后再利用典型相关分析使源项目样本与目标项目样本生成公共空间，产生特征相关性最大的训练集，最后利用邻域保留嵌入算法降维得到模型训练集数据。使用生成的样本，经过支持向量机得到项目软件缺陷预测模型。在机器学习的过程中，对训练数据的特征设计、关联性分析尤为重要。利用缺陷训练数据内离散度和支持向量清洗策略，分别从正向增加特征与反向减少特征两个方面进行特征筛选，完成特征的降维。这种方法可以提高模型的运算效率与预测的准确性 [3] [4]。利用训练数据中特征的相似度来降维，可以在粗粒度的软件缺陷预测中，降低计算复杂度，提高预测精准度 [5]。文献 [6] 提出TCS Boost (Transfer Cost-Sensitive Boosting)预测方法。此方法结合源项目与目标项目的部分打标签数据生成训练数据，多次迭代修正模型。基于训练集中的数据构建一个基础分类器，随后逐渐加入训练数据迭代学习，最后生成训练模型。预测软件的稳定性也非常重要 [7]。稳定性预测可以应用于安全软件开发周期的不同开发阶段，并且可以作为软件项目的质量指示器。通过对不同项目的特征提取与降维，文献 [8] 中提出了跨项目软件缺陷预测框架。此框架可以完成不同软件项目的高效缺陷预测。文献 [9] 中，提出了基于随机森林算法的半监督学习软件缺陷预测方法。在特征设计阶段，设计了体现变更数量和复杂程度、开发阶段、开发人员数量等方面的19维数据特征。通过随机森林的思想，对训练集中，未标注缺陷信息的数据实例，进行自动标注。然后，将自动标注缺陷信息的数据实例，加入之前的训练集。用扩充过的训练集迭代优化模型，最终得到软件缺陷预测模型。

3. 多源软件缺陷预测模型的生成过程

3.1. 训练数据的特征设计

软件缺陷预测可以直接降低项目测试阶段的工作量，同时减少修复缺陷的成本，最终提高软件质量。本文研究使用机器学习的模型生成方法来建立多源软件的通用缺陷预测模型。模型的性能主要取决于训练数据的特征设计。现阶段的软件项目类型可分为WEB类软件、中间件、移动APP、嵌入式软件、操作系统类软件等，这些软件项目在开发工程中所使用的开发工具包、整体软件架构、编程语言都有各自的特点，而我们要从软件项目的通用性出发，设计训练数据集的特征，最终才可以训练出多源软件的通用缺陷预测模型。

训练集中的数据来自软件历史仓库以及开发人员在项目开发过程中用于协同办公的电子邮件，首先从中抽取程序模块与软件项目开发设计文档。为了提高最后预测模型的通用性与准确性，要综合考虑软件缺陷发生的阶段与缺陷类型。根据不同软件项目的多个开发阶段的缺陷报告和运维报告，软件缺陷可能发生在项目需求分析阶段、项目软件设计阶段、项目源程序编码及功能单元测试阶段、整体系统测试阶段等。不同开发阶段中软件缺陷出现的概率也会随着开发阶段推进而逐渐增加。不同种类的缺陷会分布在项目软件的各个模块。对于大型软件项目来，系统中会存在需求设计缺陷、功能设计缺陷、编码缺陷、性能缺陷、可靠性缺陷和安全性缺陷等。

一个软件项目遵循标准的安全软件开发周期，其项目源代码不断迭代，直至项目完成。本文对于项目信息，以每次的项目代码变更作为项目状态提取周期。在初始代码未变更前，我们认为项目是安全的，即初始状态项目为空，软件缺陷数量是0。软件缺陷全部出现在每次代码变更的过程中。提取特征时，都以一次变更结束后到下一次变更完成期间为周期。

首先设计每次变更对软件项目中代码总量影响的特征。不同类型项目之间，文件目录结构和所使用的开发软件包会有明显的区别，但是在代码总量方面，软件项目的代码总量越多，表明此软件项目越复杂。变更越复杂的项目，越容易在项目中引入软件缺陷。同时变更的代码量越多，越容易引入软件缺陷。软件项目发生变更时，在代码总量方面设计的特征如表1所示。

表1. 代码总量方面的特征

项目文件中，子文件数目与代码目录数目也是体现软件项目复杂性的重要特征。而越复杂的项目，存在软件缺陷的可能性越大。对软件项目的变更，所影响的子文件数目越多，那么此次变更更容易引入软件缺陷，当软件项目发生变更时，在项目子文件与目录方面设计的特征如表2所示。

表2. 项目子文件与目录的特征

对于软件项目的变更可分为修复缺陷的变更与其它变更两种。修复缺陷的变更会减少软件项目原有的软件缺陷数量，但是往往会很复杂，修改的代码结构会非常多。那么修复缺陷的变更引入新的软件缺陷的概率会更大。且对于提交的变更，对于此变更审查的人数越多，引入软件缺陷的概率越小。对于每次变更的特征设计如表3所示。

表3. 软件项目变更的特征

本文设计的数据特征充分考虑了软件项目中开发人员的能力。因为软件项目中的源代码，一部分来自开源或闭源的软件开发包，其余源代码及项目功能设计都由开发人员编写。所以开发人员的能力及项目复杂程度直接决定了项目中软件缺陷出现的特征。变更发生时，在项目开发人员方面设计的特征如表4所示。

表4. 项目开发人员的特征

整个软件项目开发周期中，后一个开发阶段受前一个开发阶段工作成果影响。往往因为前一个开发阶段引入的软件缺陷，引起后面开发阶段要解决前面开发阶段遗留的问题，并解决此阶段新引入的软件缺陷。在大量的软件项目中，不同的开发阶段出现的软件缺陷呈现规律性。变更发生时，在软件开发周期方面设计的特征如表5所示。

表5. 软件开发周期的特征

以上便是本文设计的用于半监督学习的25维数据特征，其中考虑了项目源码特征、开发阶段、项目目录与文件结构、开发人员能力、变更意见审核等信息。同时加入了软件开发周期、系统开发流程等通用于不同项目的软件特征，以此设计用于多源软件缺陷预测的训练数据特征。

3.2. 模型生成

根据多源软件的通性特征，本文设计了25维训练数据特征。在模型学习阶段，选用半监督学习Self-training自训练算法，得到最后的多源软件通用软件预测模型。模型生成过程如图1所示。

建立模型所需要的原始数据可由开发人员使用的邮箱系统、软件历史仓库中的版本控制系统和缺陷追踪系统提供。经过特征提取，得到25维特征的学习训练集与测试集。其中，一部分特征维度的数据不适合计算，对这些数据进行特征量化。本文设计的25维数据特征中，绝大部分特征可直接提取特征对应的数据标量，剩余的特征需设计度量方法，如表6所示。

完成数据预处理后，随机取出一部分数据，进行人工检查，为每条数据打上标签(表明数据是否有软件缺陷)。将这一小部分人工打过标签的数据，输入到Self-training自训练算法中，计算得到初始化分类器A。之后逐步加入未打标签的数据，进行半监督学习。迭代修正模型的过程中，每次从没有打标签的数据集中，取出一小部分数据子集，加入训练数据中，再次训练分类器A，重新得到分类器。对于每一次加入训练的数据选取，满足每一次选取的数据子集加入训练集后，新训练的分类器与前一次训练的分类器神经元输入突触的权值变化尽可能小的条件。以此条件选取数据，逐次迭代训练分类器。最终得到通用的多源软件缺陷预测模型。缺陷预测模型的学习过程如图2所示。

图1. 模型生成过程

表6. 部分特征的度量方法

图2. 模型训练过程

得到软件缺陷预测模型后可以通过查准率、查全率来反向评估模型效果。而通过预测结果可以探究软件缺陷数据特征及其分布特点，提高特征数据的提取效率。

与文献 [9] 中提出的基于随机森林算法的半监督软件缺陷预测方法相比，本文在数据特征设计阶段，充分考虑了项目代码中的代码注释对一次软件项目变更的影响、变更产生的日志与引入软件缺陷相关联的可能性、软件缺陷与抽象语法树相关联的可能性、软件项目中开发者能力与引入软件缺陷的关联性、以及不同类型变更与引入软件缺陷的关联性等。本文设计了软件项目中的代码注释、变更日志、抽象语法树、开发者能力等方面的相关特征，使得训练数据能够更全面地反映出每次软件项目变更的特点。

4. 结束语

本文研究了多源软件通用软件缺陷预测模型的建立方法。通过研究多源软件项目中软件设计文档、软件源代码以及软件代码注释等资源在软件开发周期的作用，通过分析项目软件历史仓库与项目开发人员电子邮件的信息，设计了体现软件项目的25维软件缺陷数据特征。为实现建立不同项目软件之间通用的软件缺陷预测模型，使用基于半监督学习Self-training自训练算法生成分类器。最后使用25维特征数据训练模型，通过Self-training生成通用的软件缺陷预测模型。

基金项目

广东省重点领域研发计划项目资助(项目编号2019B010139002)；广州市科技计划项目资助(项目编号201902020006、201902020007、201902010034)。

文章引用

于龙海,吴晓鸰,凌 捷,许遵鸿. 基于半监督学习的多源软件缺陷预测模型
Multi-Source Software Defect Prediction Model Based on Semi-Supervised Learning[J]. 软件工程与应用, 2020, 09(02): 116-123. https://doi.org/10.12677/SEA.2020.92014

参考文献