[发明专利]一种基于移动即时通讯软件的软件缺陷智能跟踪管理方法

摘要

本发明提供一种基于移动即时通讯软件的软件缺陷智能跟踪管理方法，包括下列步骤：1)软件缺陷描述消息的采集；2)软件缺陷报告的自动生成；3)软件缺陷报告特征向量的生成；4)软件缺陷报告严重等级的自动划分；5)软件缺陷报告的自动分派；6)软件缺陷报告的定位和修复。本发明解决了目前存在的软件缺陷跟踪管理方法不能满足敏捷软件开发需要的问题，大幅提升软件缺陷跟踪管理的易用性和运转效率，提高了软件测试工作效率，从而更好地控制产品的质量。

主权项

一种基于移动即时通讯软件的软件缺陷智能跟踪管理方法，其特征在于，利用移动即时通讯软件接收用户提交的软件缺陷描述，使用自然语言处理技术对软件缺陷描述进行处理，形成软件缺陷报告，并结合机器学习技术对软件缺陷报告进行分类，自动将软件缺陷报告分配给对应的软件开发者，软件开发者根据软件缺陷报告定位软件缺陷，并进行修复；该方法包括下列步骤：1)软件缺陷描述消息的采集，使用移动即时通讯软件公众账号，接收用户发送的文字消息、图片消息、语音消息、地理位置消息、视频消息等，并使用语音识别技术，得到语音消息的文字内容，存储到数据库中；2)软件缺陷报告的自动生成；定义1：软件缺陷报告包含以下四个关键属性，即描述、环境、输入和输出；描述：表示软件缺陷的总体描述，用于理解和重现该软件缺陷，也用来判断软件缺陷报告的相似度；环境：包括软件运行的软件环境和硬件环境；输入：包括用户使用软件的操作步骤和输入数据等信息；输出：表示软件出现的缺陷；使用步骤1)采集的软件缺陷描述消息，对相同用户提交并且时间相近的描述消息进行合并，并按照描述、环境、输入、输出的格式组织起来，自动组合成一个软件缺陷报告；3)软件缺陷报告特征向量的生成；定义1：软件缺陷报告特征向量是软件缺陷报告特征的定量描述，即＜D(词语，出现次数；……)，E(词语，出现次数；……)，I(词语，出现次数；……)，0(词语，出现次数；……)＞，其中D代表描述，E代表环境，I代表输入，0代表输出；它们分别由一个(词语，出现次数)列表来表示；定义2：停用词指人类语言中包含的功能词，这些功能词极其普遍，与其他词相比，功能词没有什么实际含义；采用自然语言处理的技术，分别对步骤2)生成的软件缺陷报告的描述、环境、输入和输出进行预处理，进行中文分词和去停用词，然后根据剩下词的出现次数生成软件缺陷报告的特征向量；4)软件缺陷报告严重等级的自动划分；定义1：软件缺陷报告严重等级分为四个等级，即致命、严重、一般和提示；致命：表现为主流程无法跑通，系统无法运行，主要功能模块无法使用；严重：表现为影响系统功能或操作，主要功能存在严重缺陷，但不会影响到系统稳定性；一般：表现为界面、性能缺陷；提示：表现为易用性及建议性问题；定义2：软件缺陷报告相似度是对两个软件缺陷报告相似程度的定量描述；根据步骤3)得到的软件缺陷报告的特征向量，分别计算两个软件缺陷报告描述、环境、输入和输出的余弦距离，计算公式如下：Disi,j=Σk=1nFreqi,k*Freqj,kΣk=1nFreqi,k2+Σk=1nFreqj,k2]]>式中Disi，j为文本i、文本j之间的距离，Freqi，k和Freqj，k分别为文本i、文本j中第k个词出现的频率；然后进行加权相加，得到两个软件缺陷报告的相似度；计算公式如下：Sim＝DisD*WeightD+DisE*WeightE+DisI*WeightI+DisO*WeightO式中Sim为软件缺陷报告的相似度，DisD、DisE、DisI、DisO分别为软件缺陷报告描述、环境、输入、输出的距离，WeightD、WeightE、WeightI、WeightO分别为软件缺陷报告描述、环境、输入、输出的权重；对于一个新的软件缺陷报告，通过计算它与所有其它已存在的软件缺陷报告的相似度，选定一个阈值n，从中选取与它最相近的n个软件缺陷报告，然后根据这n个软件缺陷报告的严重等级确定该新软件缺陷报告的严重等级；5)软件缺陷报告的自动分派；对于一个新的软件缺陷报告，采用朴素贝叶斯分类法分派负责软件开发人员；具体过程如下：将软件缺陷报告的负责开发人员作为软件缺陷报告的类，选取已经分好类软件缺陷报告，采用它们的(词语、出现次数)列表作为训练集，训练朴素贝叶斯模型；然后根据新的软件缺陷报告的这些属性，为该报告分派负责开发人员，最后通过移动即时通讯软件将该软件缺陷报告的信息推送给负责开发人员；6)软件缺陷报告的定位和修复；开发人员在收到被分配给自己的软件缺陷报告之后，利用软件缺陷报告定位缺陷，并进行修复，在修复完成之后，该软件缺陷报告的提交者会得到移动即时通讯软件的推送通知。