25、机器学习在软件工程研究中的应用探索

机器学习在软件工程研究中的应用探索

1. 引言

软件工程研究聚焦于软件模型、设计、维护、开发、测试等多个方面。随着软件在各制造公司和行业的广泛应用，未标记和非结构化数据的增长对软件工程提出了新的挑战。为解决这些问题，研究人员开始将深度学习（DL）与软件工程（SE）相结合，形成了DL4SE这一新兴技术。

传统的机器学习（ML）方法在处理复杂的软件工程问题时存在一定的局限性，而深度学习技术则能够自动从大量数据中学习模式，为解决软件工程中的复杂问题提供了新的思路。

2. 问题陈述

软件工程模型在缺乏深度学习和机器学习概念的情况下变得越来越复杂。因此，本研究引入机器学习模型以克服这些局限性。

3. 相关工作

3.1 深度学习在软件工程中的应用

在软件工程中，深度学习的应用越来越广泛，主要体现在以下几个方面：
- 研究问题的提出 ：在系统文献综述（SLR）中，研究问题（RQs）的提出是一个关键步骤。通过对SE和DL的交叉研究，旨在确定在复杂设计模型中学习未标记数据模式的关键组件。
- 深度学习算法的应用 ：深度学习算法可用于分析软件工程中的各种数据，如代码文件、缺陷报告、测试用例等。通过对这些数据的分析，可以实现软件的检测、预测和代码建议等功能。
- 研究的局限性 ：目前的研究还存在一些局限性，如数据的不平衡、模型的可解释性等。因此，需要进一步探索深度学习在软件工程中的应用。

3.2 现有相关研究的分析

近期的研究