[发明专利]一种众测人员集合推荐方法在审
申请号: | 201910280296.X | 申请日: | 2019-04-09 |
公开(公告)号: | CN110096569A | 公开(公告)日: | 2019-08-06 |
发明(设计)人: | 王俊杰;王青 | 申请(专利权)人: | 中国科学院软件研究所 |
主分类号: | G06F16/33 | 分类号: | G06F16/33;G06F16/335;G06F17/27;G06Q10/06 |
代理公司: | 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 | 代理人: | 司立彬 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 集合 元组 预处理 缺陷检测能力 报告生成 背景信息 服务模式 技术术语 活跃性 | ||
1.一种众测人员集合推荐方法,其步骤包括:
1)根据历史众测任务的众测报告生成一技术术语库和每一众测报告对应的5元组:<提交人、提交时间、是否为缺陷、是否为重复报告、技术术语列表>;
2)基于历史众测任务的众测报告,生成人员经验和领域背景信息;
3)对应预处理的新众测任务,生成新众测任务的2元组:<发布时间、需求技术术语列表>;
4)基于人员经验和领域背景,计算人员缺陷检测能力、人员活跃性、人员和新众测任务的相关性;
5)根据所述相关性生成该新众测任务对应的推荐人员集合。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,建模人员经验的方法为:根据提交人对众测报告进行分组,将同一提交人的所有历史众测报告归为一组;然后对于每个提交人对应的一组众测报告,从该组众测报告的5元组中抽取特征,用于刻画该提交人的人员经验;建模人员领域背景的方法为:从各众测报告的5元组中抽取提交人和技术术语列表,然后基于提交人对技术术语列表进行合并得到每个人员的技术术语列表,用于刻画人员领域背景。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,抽取的特征包括:过去参与的众测项目数目、过去提交的众测报告数目、过去提交的缺陷数目、过去提交的缺陷比例、过去提交缺陷的重复比例、过去2个月参与的众测项目数目、过去2个月提交的众测报告数目、过去2个月提交的缺陷数目、过去2个月提交的缺陷比例、过去2个月提交缺陷的重复比例、过去1个月参与的众测项目数目、过去1个月提交的众测报告数目、过去1个月提交的缺陷数目、过去1个月提交的缺陷比例、过去1个月提交缺陷的重复比例、过去2个周参与的众测项目数目、过去2个周提交的众测报告数目、过去2个周提交的缺陷数目、过去2个周提交的缺陷比例、过去2个周提交缺陷的重复比例、最后一个众测报告的提交时间和新众测任务的发布时间的间隔。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,计算人员缺陷检测能力的方法为:将历史众测任务作为训练集;对于一众测任务A中所有众测报告对应的5元组,得到每个众测报告的提交人X、是否为缺陷两个属性;获取提交人X在该众测任务A发布时间之前提交的众测报告集合,并基于该众测报告集合抽取提交人X经验相关的特征值,将其作为自变量,将是否为缺陷作为因变量建立逻辑回归模型,预测众测人员的缺陷检测能力。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据公式计算人员活跃性act;其中,bugNum为众测人员的过去提交的缺陷数目,intv为众测人员的最后一个众测报告的提交时间与新众测任务发布时间的间隔。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,计算人员和新众测任务的相关性的方法为:根据众测人员的技术术语列表与新众测任务的需求技术术语列表的余弦相似性确定人员和新众测任务的相关性rev。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤5)中,生成所述推荐人员集合的方法为:首先基于人员缺陷检测能力、人员活跃性、人员和新众测任务的相关性,生成基于准确性的人员排序Rankacu;基于人员领域背景,生成基于多样性的人员排序Rankdiv;然后基于人员排序Rankacu和人员排序Rankdiv生成混合人员排序Rankcmb,并生成推荐人员集合。
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