Machine_Learning_Based_软件故障与失效机器学习应用系统文献综述数据_FINAL

数据集概述

本数据集为2019-2022年期间机器学习用于软件故障与失效检测的系统性文献综述结果，涵盖874篇相关出版物，分类为6项质量保障任务，分析了不同任务间的协同应用情况，揭示了该领域研究的增长趋势与未来方向。

文件详解

• 文件名称：Full-Analysis2009-2022-FINAL.xlsx
• 文件格式：XLSX
• 字段映射介绍：包含2019-2022年机器学习用于软件故障检测的文献综述数据，可能涵盖出版物分类、任务协同分析、增长趋势统计等结构化信息（具体字段未提供预览，以实际文件内容为准）

适用场景

• 软件工程研究趋势分析: 研究2019-2022年机器学习在软件故障检测领域的文献增长趋势与研究热点
• 软件质量保障任务优化: 分析不同质量保障任务间的协同应用现状，为多任务整合方案提供参考
• 机器学习技术应用评估: 评估机器学习技术在软件故障与失效检测中的应用效果与潜力
• 学术研究方向规划: 基于现有研究缺口（如仅3%文献利用任务协同），识别未来研究机会