[发明专利]程序崩溃类型预测方法及系统

权利要求书

1.一种程序崩溃类型预测方法，其特征在于，包括：

提取当前崩溃信息中的类型预测特征；

利用所述类型预测特征以及预先训练的崩溃类型预测模型，得到初步预测结果；

根据达到预设标准阈值的所述初步预测结果，确定最终预测结果。

2.根据权利要求1所述的程序崩溃类型预测方法，其特征在于，所述根据达到预设标准阈值的所述初步预测结果，确定最终预测结果包括：

将达到预设标准阈值的所述初步预测结果作为候选预测结果，并将所述候选预测结果与崩溃信息相似度结合，确定所述最终预测结果。

3.根据权利要求2所述的程序崩溃类型预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述初步预测结果均未达到预设标准阈值，则对所述初步预测结果进行人工分析，并根据人工分析结果和所述当前崩溃信息对所述崩溃类型预测模型进行参数调整。

4.根据权利要求2所述的程序崩溃类型预测方法，其特征在于，所述将所述候选预测结果与崩溃信息相似度结合，确定所述最终预测结果包括：

计算所述当前崩溃信息与各所述候选预测结果相应的崩溃信息样本之间的相似度；

根据所述候选预测结果以及所述相似度，确定所述最终预测结果。

5.根据权利要求4所述的程序崩溃类型预测方法，其特征在于，所述根据所述候选预测结果以及所述相似度，确定所述最终预测结果包括：

获取所述候选预测结果与所述相似度之间的权重；

利用所述权重，计算各所述候选预测结果与相应的相似度的融合得分；

选取所述融合得分最高的所述候选预测结果，作为所述最终预测结果。

6.根据权利要求1～5任一项所述的程序崩溃类型预测方法，其特征在于，所述提取当前崩溃信息中的类型预测特征包括：

以预设的信息区域为单位，提取当前崩溃信息的类型特征；

将所述类型特征合并为所述类型预测特征。

7.一种程序崩溃类型预测系统，其特征在于，包括：

特征提取模块，用于提取当前崩溃信息中的类型预测特征；

初步预测模块，用于利用所述类型预测特征以及预先训练的崩溃类型预测模型，得到初步预测结果；

预测结果确定模块，用于根据达到预设标准阈值的所述初步预测结果，确定最终预测结果。

8.根据权利要求7所述的程序崩溃类型预测系统，其特征在于，所述预测结果确定模块具体用于将达到预设标准阈值的所述初步预测结果作为候选预测结果，并将所述候选预测结果与崩溃信息相似度结合，确定所述最终预测结果。

9.根据权利要求8所述的程序崩溃类型预测系统，其特征在于，所述系统还包括：

模型调整模块，用于根据人工对未达到预设标准阈值的所述初步预测结果的分析以及所述当前崩溃信息，对所述崩溃类型预测模型进行参数调整。

10.根据权利要求8所述的程序崩溃类型预测系统，其特征在于，所述预测结果确定模块具体包括：

相似度计算单元，用于计算所述当前崩溃信息与各所述候选预测结果相应的崩溃信息样本之间的相似度；

结合预测单元，用于根据所述候选预测结果以及所述相似度，确定所述最终预测结果。

11.根据权利要求10所述的程序崩溃类型预测系统，其特征在于，所述结合预测单元具体包括：

权重确定子单元，用于获取所述候选预测结果与所述相似度之间的权重；

融合得分计算子单元，用于利用所述权重，计算各所述候选预测结果与相应的相似度的融合得分；

预测结果确定子单元，用于选取所述融合得分最高的所述候选预测结果，作为所述最终预测结果。

12.根据权利要求7～11任一项所述的程序崩溃类型预测系统，其特征在于，所述特征提取模块具体包括：

类型特征提取单元，用于以预设的信息区域为单位，提取当前崩溃信息的类型特征；

特征合并单元，用于将所述类型特征合并为所述类型预测特征。