一种基于局部密度信息的软件缺陷数据自适应过采样方法

本发明公开了一种基于局部密度信息的软件缺陷数据自适应过采样方法，本发明首先在数据预处理阶段使用Min‑Max归一化方法统一量纲，使用提出的AgglomerativeClustering‑Relief特征选择方法，降低数据维度并删除冗余特征。然后在自适应分组采样阶段，通过分析在低维状态下的少数类实例的局部密度信息，将所有少数类实例根据各自的分布特点划分至不同的分组，并针对不同分组中的少数类实例，采用针对性的过采样策略进行自适应过采样。最终使数据集中两类样本数量达到平衡，从数据层面解决不平衡问题。

《一种基于局部密度信息的软件缺陷数据自适应过采样方法》是一发明专利，专利号为 2021111162527，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为方景龙;毛轶豪;邵艳利;王兴起;魏丹，申请日期为2021-09-23，公开（公告）日期为2024-12-24，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/774 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：智能软件，软件开发，软件测试，软件安全检测，软件设计，软件工程，数据挖掘，服务器检测，软件缺陷定位，软件调试，互联网软件，嵌入式软件，工业控制软件，移动端软件。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于局部密度信息的软件缺陷数据自适应过采样方法，本发明首先在数据预处理阶段使用Min‑Max归一化方法统一量纲，使用提出的AgglomerativeClustering‑Relief特征选择方法，降低数据维度并删除冗余特征。然后在自适应分组采样阶段，通过分析在低维状态下的少数类实例的局部密度信息，将所有少数类实例根据各自的分布特点划分至不同的分组，并针对不同分组中的少数类实例，采用针对性的过采样策略进行自适应过采样。最终使数据集中两类样本数量达到平衡，从数据层面解决不平衡问题。

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