[发明专利]一种基于卷积和循环神经网络的软件Bug分派方法在审
| 申请号： | 201811528908.4 | 申请日： | 2018-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN109615241A | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 陈荣;王林辉;王芝;李辉;郭世凯 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06F16/35;G06F17/27 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积和循环神经网络的软件Bug分派方法，包括以下步骤：S1:从选定的开源项目中获取原始bug报告数据集，并对其进行预处理成训练集和测试集；S2：将训练集中的样本依次输入CLBT模型中，训练CLBT模型中所有的参数直至收敛完成该模型的训练；S3：将测试集中的样本依次输入完成训练的CLBT模型中，每个样本都返回一个针对全部开发者的推荐概率，将该样本分派给概率最大的开发者。该方法首选对整个句子的层次关系和单词之间的长短依赖关系做了量化的特征提取，在考虑了已有技术中词序信息，同时进一步提取了单词的语义和上下文特征来参与bug报告的分派工作，对文本信息进行了更加充分有效的挖掘利用。 | ||
| 搜索关键词： | 分派 样本 循环神经网络 软件Bug 卷积 单词 预处理 上下文特征 语义 层次关系 输入完成 特征提取 文本信息 依赖关系 测试集 数据集 训练集 概率 句子 收敛 量化 测试 开发 返回 挖掘 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积和循环神经网络的软件Bug分派方法,其特征在于：包括以下步骤：S1:从选定的开源项目中获取原始bug报告数据集，并对其进行预处理成训练集和测试集；S2：将训练集中的样本依次输入CLBT模型中，训练CLBT模型中所有的参数直至收敛完成该模型的训练；S3：将测试集中的样本依次输入完成训练的CLBT模型中，每个样本都返回一个针对全部开发者的推荐概率，将该样本分派给概率最大的开发者。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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