[发明专利]一种基于AI聚合算法的软件质量动态监控方法

权利要求书

1.一种基于AI聚合算法的软件质量动态监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取开发环境、测试环境与针对软件应用程序发生的事件相对应的数据，利用监控引擎从生产环境中获取与针对软件应用程序发生的事件相对应的数据；

S2、基于与开发环境或测试环境中的至少一个环境中发生的事件相对应的数据，生成预期软件使用的第一模型，基于与生产环境中发生的事件相对应的数据，生成实际软件使用的第二模型；

S3、将第一模型与第二模型进行比较，以识别第一模型与第二模型之间的差异；

S4、采用AI聚合算法减小步骤S3中第一模型与第二模型之间的差异。

2.根据权利要求1所述的基于AI聚合算法的软件质量动态监控方法，其特征在于，所述软件质量动态监控方法还包括将在开发环境或测试环境中的至少一个中收集的与软件应用程序有关的数据与在生产环境中收集的数据合并。

3.根据权利要求1所述的基于AI聚合算法的软件质量动态监控方法，其特征在于，将从步骤S1中获取的生产环境中的数据进行过滤以保护用户隐私。

4.根据权利要求1所述的基于AI聚合算法的软件质量动态监控方法，其特征在于，所述软件质量动态监控方法还包括根据历史反馈算法调度一个或多个监控测试用例，以测试软件应用程序。

5.根据权利要求1所述的基于AI聚合算法的软件质量动态监控方法，其特征在于，所述软件质量动态监控方法还包括还包括生成包含使用信息的图形用户界面，所述使用信息包括第一个模型和第二个模型之间差异有效性的度量数据。

6.根据权利要求1所述的基于AI聚合算法的软件质量动态监控方法，其特征在于，在步骤S4中，采用AI聚合算法调整开发环境或测试环境中的至少一个，以减小步骤S3中第一模型与第二模型之间的差异。

7.根据权利要求1所述的基于AI聚合算法的软件质量动态监控方法，其特征在于，在步骤S1中，利用动态插桩获取开发环境、测试环境与针对软件应用程序发生的事件相对应的数据。