[發明專利]一種輕量級的軟件缺陷預測方法

在審

• 申請號: 202011532907.4
• 申請日: 2020-12-22
• 公開（公告）號: CN112527675A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 包嘉盛;任洪敏
• 申請（專利權）人: 上海海事大學
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36;G06F21/56;G06F21/57
• 代理公司: 上海互順專利代理事務所(普通合伙) 31332
• 代理人: 裴姣姣

本發明提供一種輕量級的軟件缺陷預測方法。包含步驟：S1、獲取用戶提交的項目代碼；S2、Spotbugs工具分析Java代碼文件；S3、同項目歷史缺陷數據與本次數據對比；S4、設置最小支持度和最小置信度；S5、FBCM算法進行關聯算法分析；S6、項目評級、缺陷、預測結果的可視化、對缺陷留言。本發明區別于常見的代碼分析工具只能分析本次提交項目的代碼，不僅能反映長時間項目的缺陷情況，還能對軟件缺陷進行預測，實現軟件項目或產品質量的控制和管理。

技術領域

本發明涉及軟件倉庫挖掘中軟件缺陷預防的領域。確切的說是一種輕量級的軟件缺陷預測方法。

背景技術

隨著軟件行業的不斷發展，軟件缺陷的復雜性和預防能力在軟件行業中扮演著重要的角色。軟件項目的成功取決于質量，質量指的是成本、時間、精力。為了避免軟件質量低下所帶來的巨大成本，較好的辦法是在缺陷預防方面進行投入。軟件缺陷預防是一項復雜但必不可少的軟件測試相關活動。在構建高質量的軟件時，缺陷預防在軟件的質量級別方面起著重要的作用。此外，它還有助于軟件測試和調試。對于大型軟件，手動查找缺陷是非常復雜和費時的，因為源文件和源文件之間有許多密切的關聯。由此可見，軟件的質量是非常重要的，在預測缺陷時，測試相關的軟件和工具變得至關重要。軟件代碼缺陷時常存在，許多公司采用代碼審查和測試代碼來發現bug。因此，需要一個好的缺陷預測方法來盡可能快地發現缺陷。這樣不僅可以節省時間，還可以確保構建高質量的軟件。這種方法還能幫助開發成員知道自己容易犯哪些錯誤、并且盡量避免。

近年來，人們提出了不同的方法來檢測代碼是否存在缺陷。軟件缺陷預防通過挖掘軟件的歷史倉庫來進行分析，使用軟件模塊的度量元數據進行提前發現與鎖定缺陷模塊，進而提出了不同的統計學和數據挖掘方法。然而，該研究仍處于初期，尚未發布具有普適性的產品或應用，國內外目前尚無針對軟件缺陷預防的專用數據挖掘系統。

簡而言之,軟件缺陷預測技術主要是根據軟件的基本屬性(長度、復雜性、函數、過程),軟件缺陷的歷史數據用來預測軟件中可能遺留的或尚未發現的缺陷,幫助人們掌握軟件的質量,是否可以交付給客戶,甚至可以使用過程中找到可能的失效模式。隨著軟件逐漸滲透到生活的方方面面,軟件缺陷也面臨著新的挑戰,解決現有技術問題的同時,還必須根據不斷變化的需求不斷創新,比如如何更好的適應快速變化的市場,復雜的軟件系統的需求和軟件價值的經濟需求。

由此可見，一個好的軟件缺陷預防方法以及對應輕量級的代碼質量管理實現系統對于產品的開發有著重大的意義。

發明內容

發明目的：由于單單使用代碼靜態分析工具只能在代碼完成后分析，只能得到本次分析的結果，最后由開發人員進行修改。無法系統的對開發人員的代碼進行評估、無法系統的對代碼質量進行管理，同時也不能預測開發的軟件產品中的潛在缺陷。并且，針對軟件缺陷的預測有許多種，構造軟件缺陷預測的方法十分復雜，對訓練集和測試集的要求較高。對于跨項目甚至跨公司的項目，更加無法較好的對軟件缺陷進行預測。市面上代碼質量管理系統SonarQube可以用來持續分析和評測項目源代碼的質量，但是不能對缺陷進行預測，并且對運行內存要求較高4GB以上才能流暢運行。本專利通過一種輕量級的軟件缺陷預測方法與對應實現的系統，能讓開發成員在開發過程中知道哪些常見的缺陷，預測之后可能出現的缺陷,每個項目根據缺陷級別和個數的不同有個評分、可以查看缺陷是誰產生的、缺陷狀態、并且提出處理意見。使得能改善公司產品開發的質量，提高開發過程中的效率，降低缺陷遺漏的風險。

為了實現上述目的，本發明的實施采用如下技術方案：