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公开(公告)号：CN105511869A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510866642.4
申请日：2015-12-01
Applicant: 福建工程学院
IPC: G06F9/44
CPC classification number: G06F8/10
Abstract: 本发明公开了一种基于用户反馈的需求跟踪系统及方法包括设置监控模块、分析模块、推荐模块和维护模块；监控模块用于接收输入软件制品及接收用户提供的反馈信息，反馈信息包括偏好集合和厌恶集合；分析模块用于对软件制品进行分析，得出用户关注的候选跟踪关系特征；推荐模块用于计算候选软件制品与偏好集合及厌恶集合的相似度，选择出与偏好集合相似且与厌恶集合不相似的候选软件制品推荐给用户；维护模块用于保存用户的操作历史记录。本发明所使用的制品相关信息更加全面，不仅有语法、语义还有位置关联；加入了正负反馈机制，从而提高了最终推荐列表的准确性；使用迭代式的探索过程，开发人员可以逐步改进他们的探索实践。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103617190A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310548940.X
申请日：2013-11-06
Applicant: 福建工程学院
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30699
Abstract: 本发明公开了一种上下文感知的动态需求跟踪方法，包括以下步骤：监控步骤：收集开发人员的操作；分析步骤：聚合收集到的操作信息，根据操作信息以及制品间的关联关系，自动生成扩展规则，并以此推测开发人员可能感兴趣的制品；推荐步骤：利用扩展规则从制品集合中自动挖掘开发人员最有可能感兴趣的软件制品；维护步骤：将推荐的制品类型展现给开发人员，建立并维护跟踪历史记录，以便进一步提高扩展规则的有效性和准确性。本发明通过上下文感知，系统性地整合制品之间多种类型的关联信息、开发人员的偏好和操作信息，具有更加准确和快捷的特点。
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公开(公告)号：CN104750484A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510127501.0
申请日：2015-03-23
Applicant: 福建工程学院
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明提供一种基于最大熵模型的代码摘要生成方法，根据限定的样本模板采集训练样本；根据训练样本构建基于最大熵模型的代码元素分类器；将待分析的源代码输入到分类器，以识别其中的代码元素，并获取各代码元素所包含的词项；将获取到的词项进行降噪；根据词项所属的代码元素类型，并指定各个词项的权重；根据权重和出现次数，评估词项的重要性；根据重要性评估结果以及用户指定的摘要约束，生成代码摘要，使得得到的代码摘要更加的准确。
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公开(公告)号：CN104750484B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201510127501.0
申请日：2015-03-23
Applicant: 福建工程学院
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明提供一种基于最大熵模型的代码摘要生成方法，根据限定的样本模板采集训练样本；根据训练样本构建基于最大熵模型的代码元素分类器；将待分析的源代码输入到分类器，以识别其中的代码元素，并获取各代码元素所包含的词项；将获取到的词项进行降噪；根据词项所属的代码元素类型，并指定各个词项的权重；根据权重和出现次数，评估词项的重要性；根据重要性评估结果以及用户指定的摘要约束，生成代码摘要，使得得到的代码摘要更加的准确。
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