研究方向：软件缺陷预测
可靠性的顶级会议也有相关的论文
- 研究可行性：调研了近10年来引用数量超过30的相关文献，得出结论，该方向依旧属于进行时，
- 创新点：
- 一些相关算法（RBL,LB,AB,Bagging,RBF,ADT）还没有用在相关领域。
- 特征的选取有待甄选，现在主流的指标是（CBO,RFC,LOC）
- 对已经应用在该领域的方法做该领域范围内的改进
- 评价模型的指标是否能够真正体现模型价值
- 针对样本分析的时候选择的层次：函数级别，类级别，模块级别，进程级别，尤其推荐类级别，相关研究很少！选取的层次不同，对应的特征选取也不同
- 使用公共数据集，让实验可复现
- 举例说明
- 拿出我做了两个简单小例子，阐述我的观点。（这部分放在第一块）从中具体解释特征选取，分类回归思想。
要回答的问题
- 数据的来源
- 软件缺陷的定义及其体现
- 现有技术的推进程度
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