[发明专利]一种基于关联规则分析的软件质量管理方法及系统在审
申请号: | 201910259391.1 | 申请日: | 2019-04-02 |
公开(公告)号: | CN109977021A | 公开(公告)日: | 2019-07-05 |
发明(设计)人: | 安程治;李锐;于治楼;高明 | 申请(专利权)人: | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36 |
代理公司: | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人: | 陈婷婷 |
地址: | 250100 山东省济南市*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 关联规则分析 质量管理 项目组 最小置信度 关联规则 数据库 数据预处理模块 人工智能技术 质量管理系统 最小支持度 产生模块 关联分析 修复软件 质量问题 高效率 置信度 词汇 发现 维护 | ||
1.一种基于关联规则分析的软件质量管理方法,其特征在于该方法基于关联规则分析,
选出软件质量管理数据库中在同一条问题下出现频率较高的词汇组,即高频项目组;
然后计算所选高频项目组的置信度是否满足最小置信度;
最后将同时满足最小支持度和最小置信度的项目组产生的规则划为与软件质量问题的关联规则。
2.根据权利要求1所述的一种基于关联规则分析的软件质量管理方法,其特征在于所述选出软件质量管理数据库中在同一条问题下出现频率较高的词汇组,采用APRIORI算法,从原数据中根据设定的最小支持度阈值筛选出高频项目组。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于关联规则分析的软件质量管理方法,其特征在于所述关联规则分析的关联规则挖掘任务包括频繁项集产生和规则产生两个子任务,
所述频繁项集产生用于发现满足支持最小支持度阈值的所有项集,这些项集称为频繁项;
所述规则产生用于从所述频繁项集中提取所有高置信度的规则,这些规则称为强规则。
4.根据权利要求2所述的一种基于关联规则分析的软件质量管理方法,其特征在于具体实施步骤如下:
1)、整理被分析的软件质量数据库的管理内容,对与软件问题关联性强的条目进行初步筛选;同时,对描述性的文本类条目进行自然语言文本处理;
2)、对被选取的分析数据进行关联规则分析:
首先根据业务需求确定最小支持度,
然后利用APRIORI算法根据预设的最小支持度阈值筛选出高频项目组;
3)、利用步骤2)得到的高频项目组产生关联规则,通过计算高频项目组的置信度是否满足最小置信度,产生反应软件质量问题内在联系的强关联规则。
5.根据权利要求4所述的一种基于关联规则分析的软件质量管理方法,其特征在于所述的自然语言文本处理包括分词处理。
6.一种基于关联规则分析的软件质量管理系统,其特征在于包括软件质量管理数据库、数据预处理模块、关联规则分析模块和强关联规则产生模块,
软件质量管理数据库用于存储与软件质量问题相关的条目;
数据预处理模块用于对软件质量管理数据库中的条目进行问题的特征初步筛选和自然语言文本处理;
关联规则分析模块用于确定最小支持度,并根据预设的最小支持度阈值筛选出高频项目组;
强关联规则产生模块用于根据所述高频项目组产生反应软件质量问题内在联系的强关联规则。
7.根据权利要求6所述的一种基于关联规则分析的软件质量管理系统,其特征在于所述自然语言文本处理包括分词处理。
8.根据权利要求6所述的一种基于关联规则分析的软件质量管理系统,其特征在于所述关联规则分析模块采用APRIORI算法筛选出高频项目组。
9.根据权利要求6或7或8所述的一种基于关联规则分析的软件质量管理系统,其特征在于强关联规则产生模块通过计算高频项目组的置信度是否满足最小置信度来产生所述强关联规则。
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