本专著主要基于软件领域数据的特性和预测模型的不同应用场景，对软件缺陷预测前言的若干关键技术进行了研究和总结。主要内容包括迁移学习环境下的缺陷预测技术，半监督环境下的缺陷预测技术，主动学习环境下的缺陷预测技术，基于核理论的缺陷预测技术，所应用的理论、 算法及应用成果的介绍和展示。

马樱，博士，副教授，硕士生导师，入选福建省高校杰出青年计划，数据挖掘与智能推荐福建省高校重点实验室执行主任。博士毕业于电子科技大学计算机系统结构专业，主要研究方向为基于挖掘的软件工程、大数据云计算。目前主持包括国家自然科学基金在内的国家省部级项目7项。作为主研人完成载人航天重大专项、总装备部重点及一般项目、四川省科技支撑计划及应用基础计划项目等。共发表学术论文30余篇，其中SCI期刊文章10余篇，申请发明专利8项。一作单篇引用次数过百，上榜靠前软件工程很好不错期刊IST高引用榜单，排名优选第三。

  
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\t\t第一章绪论
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\t\t一、软件可靠性面临的挑战
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\t\t二、软件缺陷预测技术研究内容及意义
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\t\t（一）软件缺陷预测基本概念
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\t\t（二）软件缺陷预测研究的基本内容
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\t\t（三）软件缺陷预测的研究意义
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\t\t三、本书研究内容与创新点
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\t\t（一）研究内容
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\t\t（二）研究成果与创新点
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\t\t四、本书结构
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\t\t第二章软件缺陷预测相关技术
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\t\t一、预测模型的发展
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\t\t二、预测模型的特征属性
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\t\t三、软件缺陷预测的模型及相关算法
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\t\t（一）基于监督学习的缺陷预测算法
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\t\t（二）基于无监督的软件缺陷预测模型及相关算法
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\t\t（三）基于半监督的软件缺陷预测模型及相关算法
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\t\t（四）基于回归模型的软件缺陷预测方法
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\t\t（五）基于属性约简的缺陷预测方法
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\t\t四、预测模型的评估指标
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\t\t五、本章小结
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\t\t第三章基于迁移学习的软件缺陷预测
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\t\t一、迁移学习
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\t\t……
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