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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
软件缺陷预测是提高软件测试效率、保证软件可靠性的重要途径，已经成为目前实践软件工程领域的研究热点。
在软件工程中，软件的开发过程或技术平台可能随时变化，特别是遇到新项目启动或旧项目重新开发时，基于目标项目数据的传统软件缺陷预测方法无法满足实践需求。
基于迁移学习技术采用其他项目中已经标注的软件数据实现跨项目的缺陷预测，可以有效解决传统方法的不足，引起了国内外研究者的极大关注，并取得了一系列的研究成果。
2. 实验内容和要求
1.实验内容 (1)分析比较常见方法的特点和不足，并探讨了跨项目软件缺陷预测未来的发展方向。
(2) 设计有效的方法从源项目中挑选与目标项目分布相似的数据，并依据特征在源项目和目标项目之间的分布相似性,移除部分分布差异较大的特征,完成特征的迁移。
2.要求 （1）系统要基本实现各项功能，能顺利地运行； （2）代码可读性、健壮性强； （3）系统能够较准确的预测目标项目中的缺陷模块。
3. 参考文献
[1] Amritanshu Agrawal, Wei Fu, Di Chen, Xipeng Shen, and Tim Menzies. 2019. How to "DODGE" Complex Software Analytics? CoRR abs/1902.01838 (2019).
[2] Fumio Akiyama. 1971. An Example of Software System Debugging. In IFIP Congress (1). 353359.
[3] Sousuke Amasaki, Kazuya Kawata, and Tomoyuki Yokogawa. 2015. Improving Cross-Project Defect Prediction Methods with Data Simplification. In EUROMICRO-SEAA15: Proc. of the 41st Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications. 96103.
4. 毕业设计（论文）计划
2021年1月11日-2021年1月22日 搜集相关资料，分析课题需求，完成开题报告2021年1月22日-2021年2月16日 研究和学习相关理论和技术，阅读相关论文2021年2月17日-2021年3月10日 总结对比不同方法的优缺点及使用情景并选用一种作为本毕业设计的研究方法2021年3月11日-2021年4月10日 检索软件项目，构建源项目及目标项目数据集2021年4月11日-2021年5月1日 搭建环境，完成预测系统的编写2021年5月2日-2021年5月15日 论文撰写2021年5月16日-2021年6月11日 论文修改与答辩
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