公开(公告)号：CN102629257B

公开(公告)日：2014-02-19

申请号：CN201210050057.3

申请日：2012-02-29

Applicant: 南京大学 ,  南京科泰信息技术有限公司

Inventor： 陈振宇 ,  姚佳玮 ,  杨睿 ,  姚嘉俊 ,  周国兵

IPC: G06F17/30 ,  G06Q30/02

Abstract: 一种基于关键字的电子商务网站商品推荐方法，用户在搜索引擎搜索产品，由搜索链接进入电子商务网站，电子商务网站通过脚本采集搜索引擎链接带入的关键字和相关产品信息，由关键字之间的关联度得到关键字关联表，由关键字和相关产品之间的索引关系得到索引数据库；当一个从搜索引擎过来的新用户访问电子商务网站时，解析用户referrer取得关键字，通过查询关键字关联表和索引数据库得到对应的商品列表，推荐权重最高的N件商品。本发明通过采集新用户的搜索引擎带入关键字来解决新用户没有任何数据的问题，结合由历史数据训练得到关键字与商品集的索引关系，根据商品出现频度等信息计算出商品权重，向不存在任何行为记录的新用户进行推荐。

公开(公告)号：CN103500142A

公开(公告)日：2014-01-08

申请号：CN201310476944.1

申请日：2013-10-12

Applicant: 南京大学

Inventor： 陈振宇 ,  邹云潇 ,  房春荣 ,  高则宝

IPC: G06F11/36

Abstract: 面向动态Web应用的多目标测试用例优先级测试方法，在回归测试中采用基于元素覆盖和语句覆盖的多目标测试用例优先级技术，使用多个目标对基于动态web应用的测试用例进行优先级排序，优先级高的测试用例将被优先执行。本发明在不进行任何约简测试用例的前提下，对测试用例的执行顺序进行了重新排序，这样一方面使得测试用例集合的错误检测能力不受影响，另一方面提高了错误检测的速率，使得程序员可以尽早地找到更多的错误，节省了程序员寻找错误的时间成本。

公开(公告)号：CN101814055B

公开(公告)日：2012-07-25

申请号：CN201010139848.4

申请日：2010-04-06

Applicant: 南京大学

Inventor： 赵志宏 ,  严莎莉 ,  陈振宇 ,  章宸

IPC: G06F11/36

Abstract: 一种测试用例聚类取样方法，基于观测的软件测试技术中的聚类过滤技术，在类簇中挑选测试用例进行验证，根据验证结果计算其所执行的语句的可信度，判断是否可疑语句，可疑语句构成可疑语句集合；根据可疑语句集合计算该类簇中剩余测试用例失败的可能性，挑选失败可能性最高的测试用例，验证结果并重新计算各语句的可信度，更新可疑语句集合，对未验证的测试用例重复取样过程，直到该类簇中所有剩余测试用例的失败可能性都为0。本发明取样剩余的测试用例均不再验证其结果，实现了测试用例的约简，节约了人工验证测试结果的时间和精力，同时确保被取样的测试用例中失败测试用例占很大比例，语句的可信度值可以用来帮助测试人员进行错误定位。

公开(公告)号：CN102591915A

公开(公告)日：2012-07-18

申请号：CN201110419665.2

申请日：2011-12-15

Applicant: 南京大学

Inventor： 刘嘉 ,  王维清 ,  陈振宇 ,  祁奇 ,  赵志宏

IPC: G06F17/30

Abstract: 一种基于标签迁移学习的推荐方法，利用迁移技术解决标签数据稀疏的问题，迁移的知识是标签之间的关系，利用已有标签信息密集的数据集，聚类得到标签的topic，通过迁移学习的方式将标签的topic迁移到其他相关的但是标签信息相对稀疏的数据集上，然后根据迁移来的标签topic结合评分数据计算得到用户的相似度，最后利用协同过滤技术完成推荐。本发明提供的方法通过引入另外一个相似的但数据密集的领域的标签信息，来计算新领域的标签topic，从而提高计算用户相似性的准确性，进而达到更好的推荐效果。