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软件缺陷预测算法研究

摘要第4-6页
Abstarct第6-8页
Chapter 1 Introduction第11-20页
    1.1 Background第11-12页
    1.2 Literature review第12-18页
        1.2.1 Researches on metrics第13-14页
        1.2.2 Researches on models第14-15页
        1.2.3 Researches on the class imbalance issue第15-17页
        1.2.4 Problem need to be further researched第17-18页
    1.3 Main content第18-20页
Chapter 2 System Design第20-29页
    2.1 Research questions第20-21页
    2.2 System architecture第21-24页
    2.3 Evaluation measures第24-28页
    2.4 Conclusion第28-29页
Chapter 3 Empirical study on effectiveness of Classifier第29-47页
    3.1 Introduction第29-31页
    3.2 Importance of classifier第31页
    3.3 Naive bayes第31-32页
    3.4 K-nearest neighbour method第32-33页
    3.5 Decision tree第33-35页
    3.6 Random forest第35-37页
    3.7 Support vector machine第37-39页
    3.8 Function SMO第39-40页
    3.9 Bagging and Ada Boost M1第40-41页
    3.10 Logistic regression第41-43页
    3.11 Experiments第43-45页
    3.12 Conclusion第45-47页
Chapter 4 Empirical study on Data Preprocessing第47-65页
    4.1 Introduction第47-48页
    4.2 Motivation第48-49页
    4.3 Techniques第49-53页
        4.3.1 Selected PCA第49-50页
        4.3.2 Propositionalization第50-52页
        4.3.3 Feature selection第52-53页
    4.4 Aggregation第53-54页
    4.5 Sampling第54-56页
    4.6 Dimensionality reduction第56-57页
    4.7 Feature subset selection第57-58页
    4.8 Experiments第58-64页
    4.9 Conclusion第64-65页
Chapter 5 SMOTE and its Improvement第65-87页
    5.1 Introduction第65-67页
    5.2 Algorithm of SMOTE第67-68页
    5.3 SMOTE’s shortcoming第68-69页
    5.4 Improvement on SMOTE第69-70页
        5.4.1 Step 1 (Testing for data sparsity)第69页
        5.4.2 Step 2 (Clustering for minority class)第69-70页
        5.4.3 Step 3 (Use 2 class sample generalization)第70页
    5.5 Experiments on SMOTE第70-82页
    5.6 Experiments on ASMO第82-85页
    5.7 Comparison between SMOTE and ASMO第85-86页
    5.8 Conclusion第86-87页
Conclusion第87-89页
References第89-99页
Acknowledgements第99页

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