[发明专利]一种软件质量确定方法和相关装置

权利要求书

1.一种软件质量确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标软件的用户行为数据；

根据待确定的目标质量，从所述用户行为数据提取所述目标质量所对应特征维度的行为特征，所述目标质量包括业务质量和内容质量中的至少一个，所述业务质量对应的特征维度包括功能类型、页面位置和持续时长，所述内容质量对应的特征维度包括页面文本特征和页面图像特征；

根据所述行为特征生成对应所述目标软件的节点图；所述节点图包括具有连接关系的多个节点，所述多个节点是根据所述特征维度确定的，节点间的连接关系用于体现节点所标识行为特征间的跳转关系；

根据所述节点图确定所述目标软件对应所述目标质量的质量参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述目标质量为业务质量时，所述从所述用户行为数据提取所述目标质量所对应特征维度的行为特征，包括：

根据所述业务质量，从所述用户行为数据提取行为特征，所述行为特征包括用户行为涉及的功能类型、响应所述用户行为的软件界面和所述用户行为的持续时长。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个节点是根据所述功能类型和持续时长确定的。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述节点图确定所述目标软件对应所述目标质量的质量参数，包括：

通过图卷积模型确定所述节点图对应的特征向量；所述图卷积模型至少包括第i层卷积层和第j层卷积层，所述特征向量是通过第i层卷积层的输出特征和第j层卷积层的输出特征确定的；

根据所述特征向量确定所述目标软件对应所述目标质量的质量参数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图卷积模型设置有针对节点所包括信息量的注意力机制，在通过所述图卷积模型的每一层对所述节点图处理后，通过所述注意力机制更新所述多个节点分别对应的注意力参数，所述注意力参数用于标识所对应节点的重要程度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述节点图，通过图卷积模型确定所述节点图对应的特征向量，包括：

对第i层卷积层的输出特征进行池化处理得到第一池化结果，对第j层卷积层的输出特征进行池化处理得到第二池化结果；

通过所述第一池化结果和所述第二池化结果确定所述节点图对应的特征向量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述池化处理涉及的节点为所述节点图中注意力参数满足预设条件的节点。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图卷积模型通过如下方式训练得到：

通过半监督方式对初始图卷积模型进行预训练；

将完成预训练的初始图卷积模型通过监督方式进行训练，得到所述图卷积模型。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户行为数据包括历史时段内通过所述目标软件产生的用户行为数据。

10.一种软件质量确定装置，其特征在于，所述装置包括获取单元、提取单元、生成单元和确定单元：

所述获取单元，用于获取目标软件的用户行为数据；

所述提取单元，用于根据待确定的目标质量，从所述用户行为数据提取所述目标质量所对应特征维度的行为特征，所述目标质量包括业务质量和内容质量中的至少一个，所述业务质量对应的特征维度包括功能类型、页面位置和持续时长，所述内容质量对应的特征维度包括页面文本特征和页面图像特征；

所述生成单元，用于根据所述行为特征生成对应所述目标软件的节点图；所述节点图包括具有连接关系的多个节点，所述多个节点是根据所述特征维度确定的，节点间的连接关系用于体现节点所标识行为特征间的跳转关系；

所述确定单元，用于根据所述节点图确定所述目标软件对应所述目标质量的质量参数。