[发明专利]一种基于主动学习的缺陷报告严重程度预测方法在审
| 申请号： | 202210417496.7 | 申请日： | 2022-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN114579471A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 葛骅;陈翔;孟千爽;吴媛媛;林浩;夏鸿崚;顾亚锋 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 张俊俊 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于主动学习的缺陷报告严重程度预测方法，属于软件质量保障技术领域。解决了缺陷报告预测模型构建过程耗费大量人工成本进行缺陷报告严重程度标签的手工标记。其技术方案为：首先从项目所在的缺陷跟踪系统中，搜集历史缺陷报告并下载，对下载的数据集进行预处理，得到目标缺陷报告数据集；然后使用基于主动学习的逻辑回归分类方法，构建缺陷报告严重程度预测模型。本发明的有益效果为：该发明使用基于主动学习的逻辑回归分类方法，因其使用了逻辑回归分类方法，具有易实现、执行效率高、效果好的的优点；使用主动学习方法可在较少的人工成本下，进一步提高模型的预测能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 主动 学习 缺陷 报告 严重 程度 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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南通大学，未经南通大学许可，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/patent/202210417496.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
