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软件缺陷预测技术旨在评估和预测软件系统中的潜在缺陷，为开发团队提供决策支

持，优化质量保障流程，提升软件的整体质量和可靠性。传统软件缺陷预测技术主要依

赖有监督学习方法，需使用大量标注数据进行模型训练，但标注数据的获取成本高昂且

效率低下。此外，传统方法通常仅关注缺陷分类而忽视缺陷修复的工作量评估，导致质

量保障策略缺乏对资源分配和修复成本的综合考虑。为解决上述问题，研究聚焦于无监

督缺陷预测与工作量感知方法的结合