[发明专利]代码缺陷的预测方法及装置

权利要求书

1.一种代码缺陷的预测方法，其特征在于，包括：

获取目标代码的属性信息，所述目标代码的属性信息包括编写所述目标代码的用户所具有的用户属性信息以及用户对应的缺陷属性信息，所述缺陷属性信息用于描述用户历史的各项缺陷属性数据；

根据代码缺陷库中的属性信息和目标代码的属性信息确定所述目标代码对应的代码缺陷信息，包括：从用户管理库中获取与所述用户属性信息相似度超过第一预置阈值的用户标识信息，所述用户管理库中存储有用户属性信息与用户标识信息的对应关系；从所述代码缺陷库中获取与用户标识信息对应的缺陷属性信息，所述代码缺陷库中的属性信息为用户标识信息与缺陷属性信息的对应关系；通过计算所述获取的缺陷属性信息和目标代码的缺陷属性信息之间的相似度，从所述代码缺陷库中选取缺陷属性信息，根据所述缺陷属性信息对应的代码缺陷信息确定所述目标代码对应的代码缺陷信息；

输出与所述目标代码对应的代码缺陷信息，所述代码缺陷信息用于预测所述目标代码存在的缺陷。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过计算所述获取的缺陷属性信息和目标代码的缺陷属性信息之间的相似度，从所述代码缺陷库中选取缺陷属性信息，根据所述缺陷属性信息对应的代码缺陷信息确定所述目标代码对应的代码缺陷信息包括：

分别计算所述目标代码的缺陷属性信息与所述获取的缺陷属性信息的相似度；

从所述代码缺陷库中获取相似度超过第二预置阈值的缺陷属性信息；

将所述代码缺陷库中与所述获取的缺陷属性信息对应的代码缺陷信息确定为所述目标代码的代码缺陷信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述目标代码的缺陷属性信息与所述获取的缺陷属性信息的相似度包括：

通过余弦相似度算法分别计算所述目标代码的缺陷属性信息与所述获取的缺陷属性信息的相似度。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述缺陷属性信息包括：缺陷等级信息、缺陷模块分布信息、缺陷回归次数信息、和/或缺陷类型信息；所述用户属性信息包括：用户开发年限信息、用户开发语言信息、用户所属部门信息、和/或用户开发项目信息。

5.一种代码缺陷的预测装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取目标代码的属性信息，所述目标代码的属性信息包括编写所述目标代码的用户所具有的用户属性信息以及用户对应的缺陷属性信息，所述缺陷属性信息用于描述用户历史的各项缺陷属性数据；

确定单元，用于根据代码缺陷库中的属性信息和目标代码的属性信息确定所述目标代码对应的代码缺陷信息；

所述确定单元包括：获取模块、确定模块；

获取模块，用于从用户管理库中获取与所述用户属性信息相似度超过第一预置阈值的用户标识信息，所述用户管理库中存储有用户属性信息与用户标识信息的对应关系；

所述获取模块，还用于从所述代码缺陷库中获取与用户标识信息对应的缺陷属性信息，所述代码缺陷库中的属性信息为用户标识信息与缺陷属性信息的对应关系；

确定模块，用于通过计算所述获取的缺陷属性信息和目标代码的缺陷属性信息之间的相似度，从所述代码缺陷库中选取缺陷属性信息，根据所述缺陷属性信息对应的代码缺陷信息确定所述目标代码对应的代码缺陷信息；

输出单元，用于输出与所述目标代码对应的代码缺陷信息，所述代码缺陷信息用于预测所述目标代码存在的缺陷。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：

计算子模块，用于分别计算所述目标代码的缺陷属性信息与所述获取的缺陷属性信息的相似度；

获取子模块，用于从所述代码缺陷库中获取相似度超过第二预置阈值的缺陷属性信息；

确定子模块，用于将所述代码缺陷库中与所述获取的缺陷属性信息对应的代码缺陷信息确定为所述目标代码的代码缺陷信息。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述计算子模块，具体用于通过余弦相似度算法分别计算所述目标代码的缺陷属性信息与所述获取的缺陷属性信息的相似度。

8.根据权利要求5-7任一项所述的装置，其特征在于，所述缺陷属性信息包括：缺陷等级信息、缺陷模块分布信息、缺陷回归次数信息、和/或缺陷类型信息；所述用户属性信息包括：用户开发年限信息、用户开发语言信息、用户所属部门信息、和/或用户开发项目信息。