一种多源APP软件数据处理方法、装置

    公开(公告)号:CN117891734A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410076384.9

    申请日:2024-01-18

    Abstract: 本发明公开了一种多源APP软件数据处理方法、装置,方法包括:捕获多源APP软件数据;解析多源APP软件数据;筛选多源APP软件缺陷内容;抽取APP软件缺陷内容。本发明有助于从大规模、多源APP软件数据中解析、筛选出与APP软件缺陷相关的内容,并将抽取的PP软件缺陷内容构建为一个APP软件缺陷内容异构图,可表示APP软件缺陷内容之间的关联关系,支持对APP软件缺陷内容的关联分析,为开发人员提供有效的APP软件缺陷信息。

    一种针对复杂用户评论的代码质量属性判断方法

    公开(公告)号:CN112698836B

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202110060212.9

    申请日:2021-01-18

    Abstract: 本发明公开了一种针对复杂用户评论的代码质量属性判断方法,包括:Step1、预处理复杂用户评论;Step2、抽取复杂用户评论中的主题;Step3、识别各主题对应的代码质量属性;Step4、获取各主题代码质量属性表现与表现结果;Step5、分析复杂用户评论中的代码质量属性表现与表现结果,给出复杂用户评论的代码质量属性判断结果。本发明采用先抽取复杂用户评论主题再进行主题对应代码质量属性识别的方法,可以对复杂用户评论中可能存在的代码质量属性进行较为完整的判断;对于Step1‑Step3步骤识别出代码质量属性的各主题,基于主题间的关系,应用同一主题和不同主题处理规则进行处理,从而可以综合判断出复杂用户评论的代码质量属性,提高代码质量属性判断的准确性。

    一种针对体现用户意图的APP软件用户评论挖掘方法

    公开(公告)号:CN109753651B

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN201811531666.4

    申请日:2018-12-14

    Abstract: 本发明涉及一种针对体现用户意图的APP软件用户评论挖掘方法,属于APP软件用户意图分析领域。本发明首先定义评价对象和评价观点的抽取规则,在抽取用户评论的评价对象和评价观点的基础上初始化评论种子,应用评论种子挖掘与之相同或相似的体现相同用户意图类别的用户评论;然后通过能愿动词、软件简介和情感分析挖掘出与评论种子匹配失败的用户评论中的体现用户意图的用户评论,并构建候选评论模式库;最后,针对每次循环挖掘过程中构建的候选评论模式库抽取具有代表性的新评论种子,用于下一次的循环挖掘,实现体现用户意图的用户评论的循环挖掘,直到体现用户意图的用户评论的挖掘效果收敛。

    一种云计算环境下故障检测方法

    公开(公告)号:CN109921938B

    公开(公告)日:2021-10-12

    申请号:CN201910197822.6

    申请日:2019-03-15

    Abstract: 本发明公开了一种云计算环境下故障检测方法,本发明方法为:监测数据特征提取,通过计算云计算环境监测数据集中的任意两个特征之间的相关性系数值选取特征以得到故障特征集;根据故障特征集中对应的特征序号,提取故障数据的特征数据形成训练数据集,对训练数据集中的特征进行平均值、方差计算,并构建故障模型参数二维数组,将其放入故障库中;按照故障特征集提取监测异常数据,判断监测异常数据的故障类型是否与当前故障库已知故障相似,对与已知故障无法匹配的监测异常数据进行未知故障检测。本发明通过对故障模型的不断更新实现了故障检测的自适应性以及实现已知故障与未知故障的检测,为故障恢复做准备。

    一种IDE环境下代码自动生成工具分析方法

    公开(公告)号:CN110347570A

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201910588474.5

    申请日:2019-07-02

    Abstract: 本发明公开了一种IDE环境下代码自动生成工具分析方法,本发明方法为:Step1、程序员行为数据获取;Step2、自动生成代码数据获取;Step3、行为与代码自动生成数据预处理;Step4、代码自动生成过程分析。本发明所提出的方法能够有效监测并记录程序员的开发行为、代码自动生成工具在编码过程中所推荐的代码及相关信息;本发明可以分析不同的代码自动生成工具在实际开发过程中对软件开发的影响程度。

    一种针对运行状态判断的云计算环境下系统监测方法

    公开(公告)号:CN109976974A

    公开(公告)日:2019-07-05

    申请号:CN201910173977.6

    申请日:2019-03-08

    Abstract: 本发明公开了一种针对运行状态判断的云计算环境下系统监测方法,本发明方法为:Step1、系统运行数据监测感知,采集云计算环境下系统的监测数据,提取、存储并输出有效监测数据;Step2、系统运行数据预处理,对有效的监测数据进行预处理并输出预处理后的数据;Step3、基于运行数据判断系统运行状态,对预处理的数据进行系统运行状态判断并输出系统的运行状态值;Step4、监测反馈,根据当前的系统运行状态判断结果调整数据感知的数据采集周期。本发明使用SVM算法结合滑动时间窗口,有助于提高系统运行状态判断的准确率、减少监测方法在监测时的资源开销、提高监测效率;本发明动态调整检测感知的数据采集周期,有助于减小系统监测过程的资源开销。

    一种构件接口与构件实现映射表的追溯分析方法及系统

    公开(公告)号:CN104850399A

    公开(公告)日:2015-08-19

    申请号:CN201510213960.0

    申请日:2015-04-30

    Abstract: 本发明涉及一种构件接口与构件实现映射表的追溯分析方法及系统,属于构件的追溯分析领域。本发明包括本体构建模块,用于对构件接口和构件实现建立本体模型,并用XML表示;文件分析模块,用于对构件接口和构件实现建立本体模型,并用XML表示;映射建立模块,用于根据使用本体描述的构件接口与构件实现生成映射表;追溯分析模块,用于分析以及显示追溯分析结果。本发明结合构件接口和实现的特点,采用本体描述构件接口以及构件实现;在传统的追溯分析方法的基础上进行改进,生成了针对需求分析、设计阶段的构件接口与编码阶段的构件实现之间的映射表;通过映射表,分析以及显示构件实现中受构件接口修改的影响集。

    一种云故障数据的决策方法及系统

    公开(公告)号:CN103957116A

    公开(公告)日:2014-07-30

    申请号:CN201410125387.3

    申请日:2014-03-31

    Abstract: 本发明涉及一种云故障数据的决策方法及系统,属于云故障领域。本发明文件操作模块,用于对云故障数据文件的打开、分析:文件打开模块,用于选择打开云故障数据文件;文件分析模块,用于获取云故障数据文件的特征属性和类别属性;决策结果生成模块,用于根据打开的云故障数据文件生成决策图;检测结果显示模块,用于显示云故障检测的结果:当遍历到决策图中类别属性表示的节点时,计数器加1,并记录下该节点的值,直至整张图遍历完毕,再将记录下的节点值显示给用户。本发明结合传统故障分类及云计算环境的特点,建立云故障的分类;使新算法适应云计算环境下软件故障的类别多样化特征;通过遍历得到的决策图,能够得出检测到的云故障列表。

    一种基于APP软件操作数据的用户行为模式分析方法及系统

    公开(公告)号:CN114510613A

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202210156150.6

    申请日:2022-02-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于APP软件操作数据的用户行为模式分析方法及系统,方法包括:预处理APP操作过程数据,获得活动Activity对应信息列表;结合活动Activity对应信息列表,对APP操作过程数据进行操作分析,提取APP操作过程数据中的APP操作;挖掘APP操作与APP用户行为关联性,构建APP操作与APP用户行为之间的关联性矩阵;对APP操作与APP用户行为之间的关联性矩阵进行特征提取,获得APP用户行为;对提取出的APP用户行为进行分析,抽取APP用户行为模式。本发明能识别并提取出用户APP软件操作过程数据体现的APP用户行为,能通过挖掘APP用户行为之间的关联性,抽取出用户的行为模式。

    基于多指标确定代码生成质量及效率评估值的方法及装置

    公开(公告)号:CN114064046A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111333853.3

    申请日:2021-11-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于多指标确定代码生成质量及效率评估值的方法及装置。该发明包括:获取目标代码;获取交互数据集;确定多维评估指标并依据多维评估指标提取交互数据集中每条数据对应的多个特性值;将交互数据集中的每条数据对应的多个特性值确定为特性数据集;依据目标代码以及特性数据集,构建多维语法树;通过卷积神经网络对多维语法树进行特征学习以获得特征参数;将特征参数输入值评估参数模型,并控制评估参数模型输出评估值。通过本发明,解决了相关技术中的评估方法是对静态的代码自动生成结果进行评估,忽略了代码的变化情况对评估结果的影响,导致评估结果可信度低的技术问题。

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