公开(公告)号：CN110162478A

公开(公告)日：2019-08-23

申请号：CN201910449837.7

申请日：2019-05-28

Applicant: 南京大学

Inventor： 吕建 ,  徐锋 ,  姚远 ,  唐士杰

IPC: G06F11/36 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于缺陷报告的缺陷代码路径定位方法，基于深度学习的方法从已修复的缺陷报告和对应修复代码路径中学习出文本与代码之间的关联关系，从而对新缺陷报告进行关联缺陷代码文件路径的预测。具体包括2个部分：(1)基于缺陷报告的缺陷代码路径树生成模型BRSP；(2)基于规则约束的缺陷代码路径树预测算法。本发明的优点是可以根据缺陷报告给出关联的缺陷代码文件路径信息，辅助开发人员进行缺陷代码定位，节省开发人员的时间和精力，从而提高软件项目的维护效率。

公开(公告)号：CN110162478B

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN201910449837.7

申请日：2019-05-28

Applicant: 南京大学

Inventor： 吕建 ,  徐锋 ,  姚远 ,  唐士杰

IPC: G06F11/36 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于缺陷报告的缺陷代码路径定位方法，基于深度学习的方法从已修复的缺陷报告和对应修复代码路径中学习出文本与代码之间的关联关系，从而对新缺陷报告进行关联缺陷代码文件路径的预测。具体包括2个部分：(1)基于缺陷报告的缺陷代码路径树生成模型BRSP；(2)基于规则约束的缺陷代码路径树预测算法。本发明的优点是可以根据缺陷报告给出关联的缺陷代码文件路径信息，辅助开发人员进行缺陷代码定位，节省开发人员的时间和精力，从而提高软件项目的维护效率。