[发明专利]一种基于语义概念的软件缺陷检索和分析系统及方法

权利要求书

1.一种基于语义概念的软件缺陷检索和分析系统，其特征在于，所述系统包括：

用于将标签进行分类的分类模块；其中，所述标签为用于标记软件缺陷的关键词；

用于帮助用户和开发人员检索标签和解决方案信息的语义概念模块；

用于管理并存储用户反馈信息，同时记录使用者信息的用户反馈模块；

所述分类模块包括：

用于开发人员产生软件缺陷和所述软件缺陷对应的解决方案的软件缺陷及解决方案产生模块；

用于通过大众分类法对所述软件缺陷和所述软件缺陷对应的解决方案进行标记的标记模块；

用于根据所述标签将所述软件缺陷分为不同类型并获得缺陷种类的缺陷分类模块；

所述语义概念模块包括：

用于通过余弦相似度算法生成一棵添加有语义概念模型的标签树的标签树模块；其中，所述语义概念模型包括标签和相关语义概念，所述语义概念模型用于描述标签和相关语义概念之间的关系；

用于接收用户查询请求的用户查询模块；

用于通过用户所输入的查询请求，根据所述相关语义概念向用户推荐所述标签的标签推荐模块；

所述用户反馈模块包括：

用于用户进行结果评估、评分并提出评论的评估模块；

用于管理用户反馈信息的反馈信息管理模块；

用于储存用户反馈信息的反馈信息储存模块；

用于记录用户的使用者信息的使用者信息记录模块。

2.根据权利要求1所述软件缺陷检索和分析系统，其特征在于，所述系统还包括：

用于客户输入包含标签和端面信息问题的客户输入模块；

用于显示软件缺陷报告的显示模块；

用于将用于输入的关键词和端面信息与数据库中已有的数据进行匹配的数据匹配模块；其中，端面信息包括种类、语言和缺陷描述；

用于将所述标签与所述软件缺陷和解决方案建立关联的关联建立模块。

3.根据权利要求1所述软件缺陷检索和分析系统，其特征在于，所述余弦相似度算法的计算模型为：

其中，sim(t_i,t_j)为标签间的相似值，标签t_i,t_j被表示为向量；w_ki是标签t_i在缺陷b_k中的权重，w_ki的值被定义为TF-IDF，并且有

分别表示为标签t_i,t_j的向量；N代表软件缺陷的总数，n代表标签t_i至少出现一次的软件缺陷的数量。

4.一种基于语义概念的软件缺陷检索和分析方法，其特征在于，所述方法包括：

用于将标签进行分类的分类步骤；其中，所述标签为用于标记软件缺陷的关键词；

用于帮助用户和开发人员检索标签和解决方案信息的语义概念步骤；

用于管理并存储用户反馈信息，同时记录使用者信息的用户反馈步骤；

所述分类步骤包括：

用于开发人员产生软件缺陷和所述软件缺陷对应的解决方案的软件缺陷及解决方案产生步骤；

用于通过大众分类法对所述软件缺陷和所述软件缺陷对应的解决方案进行标记的标记步骤；

用于根据所述标签将所述软件缺陷分为不同类型并获得缺陷种类的缺陷分类步骤；

所述语义概念步骤包括：

用于通过余弦相似度算法生成一棵添加有语义概念模型的标签树的标签树步骤；其中，所述语义概念模型包括标签和相关语义概念，所述语义概念模型用于描述标签和相关语义概念之间的关系；

用于接收用户查询请求的用户查询步骤；

用于通过用户所输入的查询请求，根据所述相关语义概念向用户推荐所述标签的标签推荐步骤；

所述用户反馈步骤包括：

用于用户进行结果评估、评分并提出评论的评估步骤；

用于管理用户反馈信息的反馈信息管理步骤；

用于储存用户反馈信息的反馈信息储存步骤；

用于记录用户的使用者信息的使用者信息记录步骤。