一种基于关联规则的软件缺陷自动分类方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于关联规则的软件缺陷自动分类方法，包括以下步骤：首先提取缺陷报告中的文本内容，并对其进行预处理；之后随机采样状态为VERIFIED FIXED的缺陷，构建待分类缺陷集；再根据缺陷表象、缺陷发生原因对待分类缺陷集中的每一个缺陷进行缺陷表象类别和缺陷发生原因类别标注，获得缺陷表象类别分类集、缺陷发生原因类别分类集；然后挖掘不同缺陷表象类别、缺陷发生原因类别之间的关联规则，从中筛选出强关联规则并将其转化为关系矩阵；最后利用深度学习方法对缺陷表象类别分类集进行训练，获取缺陷自动分类器。本发明同时从缺陷表象和产生原因两个维度对缺陷进行细粒度的自动分类，解决了现有技术中因缺陷信息量少而无法准确原因分类的短板。
基本信息
专利标题 ：
一种基于关联规则的软件缺陷自动分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109376247A
申请号 ：
CN201811346154.0
公开（公告）日 ：
2019-02-22
申请日 ：
2018-11-13
授权号 ：
CN109376247B
授权日 ：
2022-05-13
发明人 ：
李斌周澄孙小兵
申请人 ：
扬州大学
申请人地址 ：
江苏省扬州市四望亭路180号
代理机构 ：
南京理工大学专利中心
代理人 ：
马鲁晋
优先权 ：
CN201811346154.0
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35 G06K9/62 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/35
••聚类；分类
法律状态
2022-05-13 ：
授权
2019-03-19 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/35
申请日 : 20181113
申请日 : 20181113
2019-02-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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