公开(公告)号：CN114880206A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210038845.4

申请日：2022-01-13

Applicant: 南通大学

Inventor： 陈翔 ,  胡新宇 ,  翟瀚丰 ,  高朝阳 ,  夏鸿崚 ,  顾亚锋 ,  杨少宇

IPC: G06F11/36 ,  G06F8/71

Abstract: 本发明提供了一种移动应用程序代码提交故障预测模型的可解释性方法，包括以下步骤：(1)通过挖掘版本控制系统，搜集来自移动应用程序项目内的代码提交，随后对代码提交进行度量和标注，形成数据集；(2)根据数据集，借助随机森林构建出移动应用程序代码提交故障预测模型；(3)当面对新的代码提交时，对该代码提交进行度量，然后输入到代码提交故障预测模型中，得到预测结果；(4)对局部可解释性技术LIME进行超参优化，使用超参优化的LIME方法ExplainApp生成该预测结果的解释。本发明的有益效果为：预测出新的代码提交是否会引入故障，同时可以给出相应的高质量解释，辅助开发人员完成后续故障的理解、定位和修复。

公开(公告)号：CN114880206B

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202210038845.4

申请日：2022-01-13

Applicant: 南通大学

Inventor： 陈翔 ,  胡新宇 ,  翟瀚丰 ,  高朝阳 ,  夏鸿崚 ,  顾亚锋 ,  杨少宇

IPC: G06F11/36 ,  G06F8/71

Abstract: 本发明提供了一种移动应用程序代码提交故障预测模型的可解释性方法，包括以下步骤：(1)通过挖掘版本控制系统，搜集来自移动应用程序项目内的代码提交，随后对代码提交进行度量和标注，形成数据集；(2)根据数据集，借助随机森林构建出移动应用程序代码提交故障预测模型；(3)当面对新的代码提交时，对该代码提交进行度量，然后输入到代码提交故障预测模型中，得到预测结果；(4)对局部可解释性技术LIME进行超参优化，使用超参优化的LIME方法ExplainApp生成该预测结果的解释。本发明的有益效果为：预测出新的代码提交是否会引入故障，同时可以给出相应的高质量解释，辅助开发人员完成后续故障的理解、定位和修复。