基于多粒度图卷积网络与自适应特征融合的软件缺陷预测方法
Software defect prediction with multi-granularity graph convolution and adaptive feature Fusion
1. 辽宁工程技术大学 软件学院, 辽宁 葫芦岛 125105
2. 汕头大学 数学与计算机学院, 广东 汕头 515063
摘要
针对现有方法在代码语义与结构深层表征上的不足，提出一种多粒度图卷积网络与自适应特征融合的软件缺陷预测方法。该方法结合GraphCodeBERT、多粒度图卷积网络和对比学习，提取代码的细粒度语义与结构信息。GraphCodeBERT通过代码序列与变量节点序列，生成语义—结构联合特征；多粒度图卷积网络在此基础上分层提取局部至全局的结构语义；对比学习进一步增强上述特征的判别性；最后，通过自适应门控机制融合手工特征进行分类。在PROMISE数据集上的实验表明，所提方法在项目内与跨项目缺陷预测场景下的F1-score分别较最优基线提升3.3%和2.0%，验证了多源特征融合的有效性。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.01.0019
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第9期
发布历史
[2026-05-26] 优先出版
引用本文
金海波, 刘雪婷, 肖成龙. 基于多粒度图卷积网络与自适应特征融合的软件缺陷预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.01.0019. (Jin Haibo, Liu Xueting, Xiao Chenglong. Software defect prediction with multi-granularity graph convolution and adaptive feature Fusion [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.01.0019. )
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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