基于联邦迁移的跨项目软件缺陷预测

摘要： 跨项目软件缺陷预测基于已标注的多源项目数据构建模型，可以解决软件历史数据不足和标注代价高的问题.但在传统跨项目缺陷预测中，源项目数据持有者为了保护软件数据的商业隐私，而导致的“数据孤岛”问题直接影响了跨项目预测的模型性能.本文提出基于联邦迁移的跨项目软件缺陷预测方法(FT-CPDP).首先，针对数据隐私泄露和项目间特征异构问题，提出基于联邦学习与迁移学习相结合的模型算法，打破各... （共7页）