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公开(公告)号：CN105931055A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610216308.9
申请日：2016-04-05
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q30/00
CPC classification number: G06Q30/018
Abstract: 本发明涉及一种面向众包平台的服务商特征建模方法。本发明对众包平台进行数据爬取，对采集到的数据进行去重、去除冗余预处理并分类为服务商静态特征、服务商动态特征和服务商绩效评价，再根据服务商完成任务的种类进行分类为完成比稿任务的动态特征、完成招标任务的动态特征、完成比稿任务的绩效评价、完成招标任务的绩效评价，进行竞争学习方法，强化学习方法，完成质量、工作速度、服务态度、雇主评价、与同行业比较结果。本发明克服了过去造成平台用户缺失、影响平台搜索的专业性和准确性的缺陷。本发明从用户使用众包平台搜索服务商的角度，通过对服务商建模，从而帮助用户能够快速、准确地搜索到符合需求的服务商。
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公开(公告)号：CN105930352A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610216307.4
申请日：2016-04-05
Applicant: 扬州大学
CPC classification number: G06F16/2457 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明涉及一种面向众包任务的探索性搜索方法。本发明将服务商搜索任务的语句经过预处理后作为本发明的输入数据，提取服务商已经完成的任务信息，使用基于LDA模型的主题词抽取方法提取出历史完成任务的特征词，并预处理，用余弦函数对预处理后的搜索语句和待完成的任务进行相似度计算，呈现给服务商，记录服务商查看任务的信息，提示用户按照投标人数的多少进行排序，提示用户按照任务的发布时间进行排序，服务商找到了符合自己要求的任务，则本次探索性搜索结束。本发明克服了以往任务搜索功能还比较弱、受个人兴趣所限等缺陷。本发明从服务商搜索任务的角度，帮助用户搜索出适合服务商的任务，结合了服务商自身的搜索习惯。
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公开(公告)号：CN105760495A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610093335.1
申请日：2016-02-17
Applicant: 扬州大学
CPC classification number: G06F17/30392 , G06F8/70 , G06F17/30554
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱针对bug问题进行探索性搜索方法。本发明有效地结合bug库及commit库中的信息，通过理解要搜索的内容得到相关的bug信息，建立它们之间的实体关系，并列出相关的bug repotrt信息、commit信息、相关人员的信息及类似的bug信息，提高软件开发和维护人员解决bug问题的效率。本发明克服了现今方法存在的查询结果并不准确，且当数据量较大时，需花费大量的时间进行检索等缺陷。本发明从软件开发者和维护者的角度，理解搜索者输入的内容，提供直观准确的信息，帮助搜索者解决遇到的bug问题。不仅缩短了搜索时间，还确保了搜索结果的准确性，通过记录搜索者浏览的信息，进一步预测搜索者的目的，帮助软件开发人员更全面的了解和学习相关bug的知识。
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公开(公告)号：CN105718376A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610093332.8
申请日：2016-02-17
Applicant: 扬州大学
CPC classification number: G06F11/3624 , G06F11/3664 , G06F17/3028
Abstract: 本发明涉及一种bug、commit、相关人员关系建立方法。本发明建立图形数据库，将bug、commit和人员的信息以节点的形式存储并将相互关联的节点连接起来可以有效的解决这一问题，图形数据库是一种非关系型数据库，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。本发明克服了大多数的程序设计领域的问答网站存在的效率低下、不提供与之相关的commit与技术人员的信息以及需要进行大量的查询产生性能上的缺陷等。本发明构建了一个bug对象、commit对象和人员对象三者之间的对应关系，并以这三个对象为节点，以这三者关系为边的关系网络，快速高效的帮助用户了解问题、解决问题，向用户提供一个全面的知识网络，解决关系型数据库在处理大量数据时性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN105608232A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610093334.7
申请日：2016-02-17
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30737 , G06F17/3028 , G06F17/30734
Abstract: 本发明涉及一种基于图形数据库的bug知识建模方法。对bug信息的短文本内容做术语抽取，采用TF-IDF标准选取在文档中相对重要的词汇。综合抽取的到的术语，bugzilla提供的keywords和人工建立的词典构建特征向量，采用基于K-Medoids优化的KNN算法对简述信息(bugMSG)、描述信息(description)、评论信息(comment)这三种文本分别分类，从而实现对应bug的分类。本发明克服了现在搜索方法存在的复杂、互链接、低结构化的数据变化和大量的表连接，搜索效率低等缺陷。本发明从图形数据库入手为bug信息的数据库做优化，不仅仅局限于单个问题的解决，而是可以提供多角度的关联，图数据库是一种高性能的用于存储数据的数据结构方式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105426514A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510867018.6
申请日：2015-11-30
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/30867
Abstract: 本发明涉及个性化的移动应用APP推荐方法。本发明从应用市场获取用户及APP的信息，并对此进行预处理来，利用情感-方面-地区模型，输入预处理后的文档，分别得到用户对于APP的情感-方面-地区的潜在偏好，预测用户选择某个APP的概率值，处理后转换为APP索引文件和用户索引文件，利用协相关主题模型，得到User-App的推荐分数矩阵，将上述SAR模型得到的概率值与CTM模型得到的推荐分数线性结合，分配权值，达到最终的推荐值。本发明克服了只考虑单个元素的传统推荐方法存在的缺陷。本发明综合考虑评论里的方面、情感、种类及地区来发现用户的潜在偏好，更符合用户的实际需求，探索用户对APP各属性的偏好程度，更好地了解用户需求与APP特征，克服了冷启动问题。
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公开(公告)号：CN104991909A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510345253.7
申请日：2015-06-19
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30023
Abstract: 本发明提出了一种针对具体软件历史代码库的词库自动构建方法。本发明的方法是使用知识库构建的想法。对本软件系统所有历史代码库中做一个精炼，提炼出一个属于本软件系统的词库(知识库)，以此获得高效的了解一个软件系统的代码构建过程。主要用于代码搜索过程中更准确地进行代码搜索。本发明有利于软件维护人员以及系统开发人员了解本系统在过去版本中使用的单词或词组，以及使用单词之间存在的一定的关系，更有效的开发与维护本系统，促进软件代码中词语使用的一致性。
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公开(公告)号：CN103713909A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201410028973.6
申请日：2014-01-22
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明提出了一种生成包图的Java程序包概要化方法，主要用于解决在软件开发和维护过程中，因为缺少文档而影响软件理解的问题，本发明涉及到的关键操作包括：(1)包标签确定，通过统计包中类的模式的分布情况，分析出包的标签；(2)内容描述，在已有包标签的基础上，对包中的重要的类进行提取，提取出类后对类中的方法进行过滤，针对方法签名生成描述性语言，并绘制在表格中；(3)包图的生成。根据包中类与外部包的调用关系，建立包与包之间的关系，生成包图，本发明能够更好地从系统中的代码文件的关系来理解整个系统程序，更便于人们从宏观上对系统有整体的理解，本发明可用于软件的开发和维护中。
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公开(公告)号：CN115033890B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210748624.6
申请日：2022-06-29
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F21/57 , G06F8/41 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的源代码漏洞检测方法，通过定制语义保留启发式生成所需样本对，同时通过从代码令牌到语句到图的角度对漏洞代码进行表示，利用代码属性图能更好地表示漏洞深层次的语义信息，充分挖掘漏洞代码与上下文的关系，采用对比学习技术，在小样本上进行训练，实现小样本数据的高精度需求，本发明对应提供一种基于对比学习的源代码漏洞检测系统。
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