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基于G-LSTM的多特征融合的软件缺陷预测

研究

摘要

软件缺陷预测为当前软件可靠性领域的一个热点研究方向。软件缺陷预测可以辅助

用户能够有效地定位潜在的问题代码，从而优化资源配置并提高开发效率。传统的软件

缺陷预测的方法是通过手工制作的特征来捕捉程序的语义信息。但该方式捕捉程序的信

息能力有限，缺乏深层次的语义与结构信息，影响缺陷预测性能。随着深度学习技术的

发展，将神经网络模型应用于软件缺陷预测已成为研究的新趋势，借助