基于图代码语义的软件缺陷预测方法

本发明公开了基于图代码语义的软件缺陷预测方法，包括步骤：S1、提取控制流图/程序依赖图：使用改进的Java工具TinyPDG解析源代码，获得Java类中所有方法的控制流图/程序依赖图；S2、连续词袋模型训练与提取方法级别的特征向量：利用连续词袋模型对控制流图和程序依赖图的语料库进行训练，结合多头注意力和双向长短期记忆网络提取方法级别的特征向量；S3、联合特征提取：基于加权和的方法，将方法级别的特征向量聚合为文件级别的特征向量，然后结合手工标记特征，构造联合特征；S4、经过数据的平衡化处理后，使用机器学习模型作为分类器进行缺陷预测。本发明结合深度学习方法来进行跨项目缺陷数量预测，通过使用自然语言处理方法对控制流图/程序依赖图来提取语义特征，然后使用深度学习方法匹方法级别的特征，并和手工标记特征进行联合，提高了模型在项目缺陷预测方面的性能。