Software Defect Prediction using Bayesian Networks and Kernel Methods

Idioma: inglés

Editorial: SPS Apr 2015, 2015

3639703464 / 9783639703467

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -There are lots of different software metrics discovered and used for defect prediction in the literature. Instead of dealing with so many metrics, it would be practical and easy if we could determine the set of metrics that are most important and focus on them more to predict defectiveness. In this book, we use Bayesian modeling to determine the influential relationships among software metrics and defect proneness. Furthermore, we propose a novel technique for defect prediction that uses plagiarism detection tools. We use kernel programming to model the relationship between source code similarity and defectiveness and suggest that source code similarity is a good means of predicting both defectiveness and the number of defects in software systems. 168 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783639703467

Título
Software Defect Prediction using Bayesian Networks and Kernel Methods
Autor
Ahmet Okutan
Editorial
SPS Apr 2015
Año de publicación
2015
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3639703464
ISBN 13
9783639703467
Peso del artículo
268 gramos
Dimensiones
220x150x11 mm

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