王歡+張麗萍+閆盛

摘 要：針對(duì)克隆代碼有害性預(yù)測中有害和無害數(shù)據(jù)分類不平衡的問題，提出一種基于隨機(jī)下采樣（RUS）的能夠自動(dòng)調(diào)整分類不平衡的K-Balance算法。首先對(duì)克隆代碼提取靜態(tài)特征和演化特征構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)集；然后選取比例不同的分類不平衡新數(shù)據(jù)集；接著對(duì)已選取的新數(shù)據(jù)集進(jìn)行有害性預(yù)測；最后，通過觀察分類器的不同表現(xiàn)自動(dòng)選擇一個(gè)最適合的分類不平衡比例值。在7款C語言開源軟件共170個(gè)版本上對(duì)克隆有害性預(yù)測模型的性能進(jìn)行評(píng)估，并和其他分類不平衡解決方法進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法對(duì)有害和無害克隆的分類預(yù)測效果（受試者工作特征曲線下方面積（AUC）值）提高了2.62個(gè)百分點(diǎn)～36.70個(gè)百分點(diǎn)，能有效地改善分類不平衡的預(yù)測問題，為軟件質(zhì)量評(píng)估提供了參考。

關(guān)鍵詞：克隆代碼；有害性；不平衡分類；隨機(jī)下采樣；參數(shù)搜索

中圖分類號(hào)： TP311.5

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-9081（2016）12-3468-08