[发明专利]基于Bi-LSTM的敏捷开发需求变更预测方法

权利要求书

1.一种基于Bi-LSTM的敏捷开发需求变更预测方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一、采用Bi-LSTM模型预测用户行为目标；

通过在程序中嵌入埋点代码的方式监控和捕捉基于交互的用户行为上下文信息，所获取的数据包括操作用户、操作行为、操作页面、停留时间、操作前后页面和用户自我报告目标；

构建基于Bi-LSTM的需求预测模型，依次构建遗忘门、输入门和输出门来处理用户行为序列，学习用户行为与目标的内在联系；在式(1)到式(6)中，x^(t-1)、x^(t)、x^(t+1)分别表示t-1时刻、t时刻和t+1时刻的用户行为序列输入，h^(t-1)、h^(t)、h^(t+1)分别表示对应时刻的细胞的用户目标序列输出，C^(t-1)和C^(t)分别表示对应时刻的用户行为与目标间的内在联系状态；

所构建的遗忘门函数模型如式(1)所示，其中f^(t)为遗忘控制信号，W^f和b^f分别为相应的权值；

f^(t)＝σ(W^f.[h^(t-1),x^(t)]+b^f) (1)

所构建的输入门函数模型如式(2)、(3)所示，其中c_C^(t)为对应时刻的用户行为与目标间的内在联系状态的计算过程变量，i^(t)为输入控制信号，Wⁱ、bⁱ、W^c和b^c分别为相应的权值；

i^(t)＝σ(Wⁱ·[h^(t-1),x^(t)]+bⁱ) (2)

c_C^(t)＝tanh(W^C·[h^(t-1),x^(t)]+b^C) (3)

所构建的更新状态的函数模型如式(4)所示；

C^(t)＝f^(t)*C^(t-1)+i^(t)*c_C^(t) (4)

所构建的输出门函数模型如式(5)、(6)所示，其中o^(t)为输出控制信号，W^o、b^o分别为对应的参数；

o^(t)＝σ(W^o[h^(t-1),x^(t)]+b^o) (5)

h^(t)＝o^(t)*tanh(C^(t)) (6)

LSTM模型搭建完成，分别重复操作搭建前向后向两个LSTM隐藏层并与同一输出层相连接，搭建Bi-LSTM模型；将上文所收集到的用户行为数据作为训练集输入，模型在大量实际数据学习的基础上实现对行为目标的预测，获得行为目标预测结果；

步骤二、统计预测结果进行用户意图推理；

将目标预测结果与用户自我报告目标进行对比，统计计算预测概率、预测准确率Acc(x)、预测精确率Pre(x)、预测召回率R(x)和预测F(x)值；其计算公式如式(7)到式(10)所示，其中TP为实际为目标x且预测为x的样本数，FP为实际不为目标x但预测为x的样本数，FN为实际为目标x但未预测为x的样本数，TN为实际不为目标x且未预测为x的样本数；

推理过程中关注预测准确率、预测概率和连续行为数据，识别异常数据，分析当前系统是否满足用户的需求，并预测和发现是否存在用户的潜在需求或需求变更情况；推理过程应用以下参考标准：

1)若某个标签预测准确率不满足参考指标，是由于系统界面按键设置不合理所导致；由于按键位置、名称或功能设置方面存在问题，与用户使用习惯不相符，从而用户无法快速了解和使用该系统；

2)若某个标签预测虽然准确但预测概率不满足参考指标，是由于系统功能细分不清晰或按键设置不合理所致；由于系统中某个按键承担了其功能需求参考指标，或按键设置不合理，用户对按键功能存在误解，从而预测模型无法稳定预测用户目标需求；

3)若某段操作过程中存在大量连续错误，是由于该功能相关按键设置不合理，或系统不能显示提示信息所致；该功能按键设置与用户理解存在问题，或系统不能显示错误提示信息，都将使用户在未意识到错误的情况下连续操作；

4)若操作序列中某些操作总是连续先后出现，是由于这些按键承担着相同功能，或用户使用习惯导致这两个功能一起出现；考虑简化按键或按照用户使用习惯开发自定义按键功能，这是用户潜在需求的表达；

步骤三、验证意图推理结果，归纳总结用户需求变更；

邀请项目相关负责人员或者领域内行业专家，依据对项目的理解程度和专业技能，进一步分析所推理出的用户意图合理性，以确定是否产生新兴意图、意图变更或者系统缺陷；邀请用户回访，帮助确定用户意图合理性；

如果验证确实为新兴意图或者系统缺陷，从中归纳分析用户需求变更情况，实现对用户需求变更的预测；

在敏捷软件开发过程中，在两个迭代周期之间应用该方法，预测用户需求变更，并将其作为新的迭代变量参与到新一轮迭代开发工作中。