[发明专利]一种基于用户反馈信息的软件需求检索系统有效

专利信息
申请号: 201811172938.6 申请日: 2018-10-09
公开(公告)号: CN109408713B 公开(公告)日: 2020-12-04
发明(设计)人: 张涛;刘娜铭 申请(专利权)人: 哈尔滨工程大学
主分类号: G06F16/9535 分类号: G06F16/9535;G06F8/10
代理公司: 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 代理人: 孙莉莉
地址: 150001 黑龙江*** 国省代码: 黑龙江;23
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 用户 反馈 信息 软件 需求 检索系统
【说明书】:

发明提出了一种基于用户反馈信息的软件需求检索系统,包括用户认证模块、检索模块、语义概念字典模块、反馈模块、开发人员认证模块和大众分类模块;本发明所述软件需求检索系统采用了基于反馈信息的互补分类方法,该方法结合了关键词,分面分类法和大众分类法,通过语义概念字典提供了大量的语义信息,避免了大众分类法语义信息不足的缺陷。这种互补分类方法极大地提高了检索系统的效率和精确度。

技术领域

本发明属于软件工程技术领域,特别是涉及一种基于用户反馈信息的软件需求检索系统。

背景技术

软件需求工程是软件工程中的一个非常重要的研究领域,对软件需求工程领域的研究主要是为了支持软件需求的获取,构造,发展和管理等一系列活动。近年来,软件数量飞速增加,所以,在软件发展初期搜索合适的软件需求十分必要。为了实现这个目标,许多需求工程工具被设计用来搜索软件需求,然而,这些工具对以语义为基础的检索只能提供有限的支持。更重要的是,在软件需求检索中用户需要面对面进行交流,当用户处于不同地区时这将是一个很严重的问题。另外,由于软件代码量大,现有的软件有很多缺陷,大多数需求工程工具没有指出这些缺陷。

发明内容

本发明目的是为了解决现有技术中存在的问题,提出了一种基于用户反馈信息的软件需求检索系统。本发明所述软件需求检索系统采用了基于反馈信息的互补分类方法,该方法结合了关键词,分面分类法和大众分类法,通过语义概念字典提供了大量的语义信息,避免了大众分类法语义信息不足的缺陷。这种互补分类方法极大地提高了检索系统的效率和精确度。

本发明的目的通过以下技术方案实现:一种基于用户反馈信息的软件需求检索系统,包括用户认证模块、检索模块、语义概念字典模块、反馈模块、开发人员认证模块和大众分类模块;

所述用户认证模块用于将一个用户列表储存在一个可扩展标记语言文件中,所述用户列表中包含了用户的名字和密码,在进入系统之前所有用户都必须通过身份认证;

所述检索模块包括关键词和分面检索组件以及云标签组件;所述关键词和分面检索组件用于管理和分析用户信息,所述用户信息包括密码和在用户界面被输入的分面信息;如果用户信息跟需求数据库的信息匹配,所述关键词和分面检索组件从需求数据库中搜索到合适的软件需求,如果用户信息没有出现在需求数据库中,云标签组件从标签数据库中为用户推荐合适的标签;

所述语义概念字典模块是一个包括了关键词的语义概念集合;用于为用户提供关键词相关的语义概念,用户能够根据语义概念中的某一个进行搜索;

所述反馈模块用于管理和储存用户反馈信息,所述用户反馈信息为用户评价搜索到的软件需求与标签;

所述开发人员认证模块用于将开发人员的姓名和密码储存在一个可扩展标记语言文件中,任何开发人员在创建一个新的软件需求并标记需求之前都必须通过身份认证;

所述大众分类模块用于开发人员用标签对软件需求进行分类,所述标签、软件需求和相关的开发人员被储存在同一个可扩展标记语言文件中。

进一步地,所述大众分类模块用于开发人员用标签对软件需求进行分类的分类方法为大众分类法,定义一个软件需求的标签的“频率”为该标签被分配给该软件需求的次数;频率最高的标签成为软件需求的类别,而那些频率接近最高频率的标签也会在用户搜索相关需求时被推荐。

进一步地,所述如果用户信息没有出现在需求数据库中,云标签组件从标签数据库中为用户推荐合适的标签;具体为:sim(k,ti)定义为关键词k和标签ti的相似度;定义和分别为关键词k和标签ti的向量;

二者的余弦相似度被定义如下

检索系统通过使用余弦相似度方法来计算关键词和标签之间的相似度来推荐与关键词相似的标签。

附图说明

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于哈尔滨工程大学,未经哈尔滨工程大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811172938.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top