[发明专利]一种基于众测过程的众测任务关闭时间自动预测方法

权利要求书

1.一种基于众测过程的众测任务关闭时间自动预测方法，包括以下步骤：

(1)监控众测平台上的众测过程，按时间顺序收集当前众测任务的众测报告；

(2)基于收集到的众测报告，自动评估众测任务需求的术语覆盖度，判断术语覆盖度是否满足设定阈值；

(3)采用增量采样方法处理收集的众测报告，将特定数目的众测报告作为一个增量采样组；

(4)自动检测众测报告间的重复性；

(5)基于众测报告间的重复性，得到以增量采样组为单元的缺陷到达趋势，采用捕获再捕获方法预测被测软件含有的缺陷数目，如果已经发现的缺陷数目和预测的缺陷数目相同且术语覆盖度已经满足，则当前时间为任务的关闭时间，否则继续监控众测过程，包括：

5a)建立二维的缺陷到达表，记录缺陷到达趋势，行为每个增量采样组，列为非重复的缺陷；

5b)每当新的增量采样组形成时，首先在缺陷到达表中添加一行i，然后查看该增量采样组包含的每个众测报告，如果报告和之前增量采样组的某个众测报告是重复的，则在i行当前k′列标注1；如果该报告和之前的报告不重复，则在缺陷到达表中新增一列w，同时在i行w列标注1；i行其余单元格均标记为0；

5c)基于当前的缺陷到达表，计算如下几个变量：1)当前已经发现的实际缺陷数目D，对应缺陷到达表中的列数；2)捕获数目t，对应缺陷到达表中的行数；3)每次捕获中发现的缺陷数目n_j，对应缺陷到达表中在行j中内容为1的单元格数目，其中j既为捕获的序号，又为当前的缺陷到达表的行号；4)所有捕获中正好捕获了k次的缺陷数目f_k，首先统计每列中值为1的单元格的数目，记为γ_i，f_k即为值为k的γ_i的数目，其中i为列号；

5d)基于以上变量，总的缺陷数目估算为其中

5e)统计当前已经收到的非重复缺陷的数目，判断是否该数目和预测的总缺陷数目相同；

5f)基于步骤(2)的结论，得到术语覆盖度是否已经满足。

2.如权利要求1所述的一种基于众测过程的众测任务关闭时间自动预测方法，其特征在于，步骤(1)包括：

1a)记录每个众测报告的到达时间、ID及自然语言描述；

1b)将众测报告按照到达时间进行排序。

3.如权利要求1所述的一种基于众测过程的众测任务关闭时间自动预测方法，其特征在于，步骤(2)包括：

2a)收集该众测平台上已经完成的其他众测任务的需求和众测报告，将收集到的全部需求和众测报告均作为文档；

2b)基于收集到的全部文档的自然语言描述，得到描述术语库；

2c)获取当前众测任务的需求的自然语言描述，得到该任务需求的术语集合，基于所述描述术语库对该术语集合进行过滤，过滤掉没有出现在所述描述术语库中的词语，得到该任务需求的描述术语集合Lreq；

2d)获取已经收集到的每个众测报告的自然语言描述，得到报告的术语集合，基于所述描述术语库对报告的术语集合进行过滤，过滤掉没有出现在所述描述术语库中的词语，得到每个报告的描述术语集合Lpt_j′，其中j′为报告的序号；

2e)术语覆盖度采用如下公式计算：其中，U为集合Lpt_j′的并集，K为当前收到的众测报告数目，如果得到的术语覆盖度满足设定阈值，则为满足术语覆盖度。

4.如权利要求3所述的一种基于众测过程的众测任务关闭时间自动预测方法，其特征在于，所述描述术语库的构建方法包括：

2b-1)对所述文档的自然语言描述进行分词操作，将其划分为独立的词语，并去掉停用词；

2b-2)计算所有词语的文档频率；

2b-3)过滤掉文档频率最高的一定比例m的词语和文档频率最低的一定比例n的词语，剩余的词语即构成描述术语库。

5.如权利要求4所述的一种基于众测过程的众测任务关闭时间自动预测方法，其特征在于，所述m和n均为5％-15％。

6.如权利要求1-5任一所述的一种基于众测过程的众测任务关闭时间自动预测方法，其特征在于，所述阈值为0.6-0.9。