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跨項目缺陷預測（ CPDP）利用來自其他項目的缺陷數(shù)據(jù)預測目標項目的缺陷情況，為解決以往缺陷預測方法面臨的訓練數(shù)據(jù)受限問題提供了一個新的視角。訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量將直接影響跨項目缺陷預測模型的性能，因此，需盡可能選擇與目標項目更相似的數(shù)據(jù)用于模型的訓練。利用PROMISE提供的34個公開數(shù)據(jù)集，從訓練數(shù)據(jù)選擇方面，分析了四種典型的相似性度量方法對跨項目預測結(jié)果的影響以及各種方法之間的差異。研究結(jié)果表明：使用不同的相似性度量方法選出的訓練數(shù)據(jù)質(zhì)量不同，其中余弦相似性與相關(guān)系數(shù)兩種方法效果更好，且最大改進比例達到6. 7%；同時，根據(jù)目標項目的缺陷率，發(fā)現(xiàn)余弦相似性更適合于缺陷率高于0.25的項目。
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