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公开(公告)号:CN104536882A
公开(公告)日:2015-04-22
申请号:CN201410713577.7
申请日:2014-11-28
Applicant: 南京大学 , 江苏苏测软件检测技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于频繁子图挖掘的错误定位方法,将程序的所有实体共同作为一个整体,通过图挖掘方法获取失败用例执行中的特征模式,进而实现更加准确且包含运行时上下文的自动化错误定位结果。本发明方法是一种区分性子图挖掘方法,以频繁子图挖掘为基础框架,基于信息增益方法计算子图的可疑度,通过优化的频繁子图挖掘方法获取失败用例和成功用例执行中的特征模式,进而实现更加准确且包含运行时上下文的自动化错误定位结果。本发明可以获得子图可疑度的排序,进而提供给测试人员可疑度最高的K个子图,从而提高了开发人员定位错误的准确性和效率。
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公开(公告)号:CN102420827B
公开(公告)日:2014-04-23
申请号:CN201110414440.8
申请日:2011-12-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 面向智能移动平台的Web服务推送方法,Web服务推送通过数据交换管程、服务代理和SOAP推送协议三个部分实现,数据交换管程运行在智能移动平台上,作为智能移动平台上应用程序的数据收发媒介和管理者;服务代理运行在服务器上,将Web应用封装成Web服务,并以数据推送方式向数据管程提供更新;SOAP推送协议作为数据交换管程和服务代理之间的通信协议。本发明提供了一种融合了服务代理、数据交换管程以及SOAP推送协议的技术,能够面向智能移动平台进行Web服务的主动推送。
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公开(公告)号:CN103678618A
公开(公告)日:2014-03-26
申请号:CN201310695891.2
申请日:2013-12-17
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867 , G06Q50/01
Abstract: 一种基于社交网络平台的Web服务推荐方法,将Web服务分成不同的服务类,在社交网络中获取用户的基本信息,取一部分用户作为训练用户,得到用户感兴趣的服务类,并据此建立用户-服务类矩阵,然后根据用户-服务类矩阵对用户进行聚类,得到不同的用户兴趣类,对于社交网络中需要进行Web服务推荐的新用户,根据用户兴趣类进行推荐。本发明首先对Web服务进行主题提取,通过将Web服务映射为Web服务类,实现对用户-服务矩阵进行降维,然后通过从社交网络中提取用户的基本信息和兴趣标签,充分利用标签信息和语义信息来解决词语同义问题,再结合通过分析已有用户的历史访问记录得到的聚类结果,对新用户进行Web服务推荐。
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