申请/专利权人：扬州大学

申请日：2020-02-12

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN111309865B

主分类号：G06F16/33

分类号：G06F16/33;G06F16/36;G06F16/901;G06F16/903

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2020.07.14#实质审查的生效;2020.06.19#公开

摘要：本发明公开了一种相似缺陷报告推荐方法、系统、计算机设备和存储介质，方法包括：对新缺陷报告进行预处理，构建该缺陷报告的第一实体集合S1；计算集合S1中每个实体的TF‑IDF值，并按照TF‑IDF值对实体进行降序排列，构建第二实体集合S2；针对集合S2中的每个实体S，结合缺陷知识图谱，查询与新缺陷报告通过实体S相关联的缺陷报告，构建第一缺陷报告集合Buglist1；针对集合Buglist1中的每个关联缺陷报告b，求取其与新缺陷报告的余弦相似度，构建第二缺陷报告集合Buglist2；求取集合Buglist1与Buglist2对应位置元素的相似度值，构建第三缺陷报告集合Buglist3；结合集合Buglist3和缺陷知识图谱，返回新缺陷报告的相似缺陷报告列表。本发明能显著提高相似缺陷报告推荐的准确度。

主权项：1.一种相似缺陷报告推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，对待处理的新缺陷报告A进行预处理，构建该缺陷报告A的第一实体集合S1；步骤2，计算所述第一实体集合S1中每个实体的TF-IDF值，并按照TF-IDF值对实体进行降序排列，构建第二实体集合S2；步骤3，针对第二实体集合S2中的每个实体S，结合缺陷知识图谱，利用图数据库查询语言查询与新缺陷报告A通过实体S相关联的缺陷报告，构建第一缺陷报告集合Buglist1；所述第一缺陷报告集合Buglist1中的每个元素包括实体S的TF-IDF值及其对应的所有关联缺陷报告的ID；步骤4，针对第一缺陷报告集合Buglist1中的每个关联缺陷报告b，求取其与新缺陷报告A的余弦相似度，构建第二缺陷报告集合Buglist2；所述第二缺陷报告集合Buglist2中的每个元素包括关联缺陷报告的ID及其对应的余弦相似度，且所有元素按余弦相似度值降序排列；所述针对第一缺陷报告集合Buglist1中的每个关联缺陷报告b，求取其与新缺陷报告A的余弦相似度，具体过程包括：利用缺陷知识图谱将新缺陷报告A以及每个关联缺陷报告b的属性量化为向量；根据向量求取新缺陷报告A的属性与每个关联缺陷报告b的属性之间的余弦相似度；步骤5，求取第一缺陷报告集合Buglist1与第二缺陷报告集合Buglist2对应位置元素的相似度值，构建第三缺陷报告集合Buglist3；所述第三缺陷报告集合Buglist3中的每个元素包括关联缺陷报告的ID及其对应的相似度值；步骤5中求取第一缺陷报告集合Buglist1与第二缺陷报告集合Buglist2对应位置元素的相似度值，所用公式为： 式中，表示第一缺陷报告集合Buglist1中的TF-IDF值，表示第二缺陷报告集合Buglist2中的余弦相似度；步骤6，结合上述第三缺陷报告集合Buglist3和缺陷知识图谱，返回新缺陷报告A的相似缺陷报告列表。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 扬州大学 相似缺陷报告推荐方法、系统、计算机设备和存储介质

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