基于主动学习的bug自动分配
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·bug分配问题面临的挑战 | 第8页 |
| ·基于主动学bug自动分配研究的内容及意义 | 第8-10页 |
| ·主动学习的基本概念 | 第9页 |
| ·自动分类的基本概念 | 第9页 |
| ·基于主动学习的bug自动分配研究的意义 | 第9-10页 |
| ·本文的创新点 | 第10页 |
| ·本文结构 | 第10-12页 |
| 2 研究背景 | 第12-24页 |
| ·bug分配问题 | 第12-13页 |
| ·现有的bug分配算法 | 第13页 |
| ·主动学习的相关算法 | 第13-16页 |
| ·基于评委会(QBC)的方法 | 第14-15页 |
| ·基于置信度的方法 | 第15-16页 |
| ·分类算法 | 第16-23页 |
| ·基于决策树的分类算法 | 第16-18页 |
| ·基于规则分类算法 | 第18-19页 |
| ·基于支持向量机的分类算法 | 第19-21页 |
| ·最近邻分类模型 | 第21-22页 |
| ·基于贝叶斯的分类模型 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于主动学习的bug自动分配算法 | 第24-33页 |
| ·算法描述 | 第24-31页 |
| ·基于朴素贝叶斯的分类框架 | 第24-27页 |
| ·基于评委会的主动学习框架 | 第27-30页 |
| ·基于主动学习的bug自动分配 | 第30-31页 |
| ·算法分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 实验设计与结果 | 第33-51页 |
| ·数据集介绍 | 第33-34页 |
| ·实验方法 | 第34-35页 |
| ·数据选择 | 第34-35页 |
| ·Weka机器学习及数据挖掘软件 | 第35页 |
| ·实验步骤 | 第35-44页 |
| ·数据预处理 | 第37-40页 |
| ·选出训练集训练分类器 | 第40-42页 |
| ·主动学习 | 第42-43页 |
| ·对比试验 | 第43-44页 |
| ·性能评估参数 | 第44-45页 |
| ·实验结果 | 第45-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 进一步研究工作 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
