[發明專利]bug定位方法、系統、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011300296.0
• 申請日: 2020-11-18
• 公開（公告）號: CN112527631A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 張朋飛;張翔;周厚明
• 申請（專利權）人: 武漢邁威通信股份有限公司
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36;G06N20/00
• 代理公司: 武漢藍寶石專利代理事務所(特殊普通合伙) 42242
• 代理人: 高蘭

1.一種基于機器學習的bug定位方法，其特征在于，包括：

將待定位bug輸入訓練后的機器學習模型中，輸出與所述待定位bug對應的代碼塊；

所述機器學習模型為根據包括各bug和每一個bug對應的代碼塊的訓練集訓練而來。

2.根據權利要求1所述的bug定位方法，其特征在于，還包括：

收集各bug，對每一個bug進行功能性分類，并為每一個bug建立詳細描述信息和解決方案，其中，通過每一個bug的詳細描述信息和解決方案能夠對相關代碼塊進行關聯；

收集各代碼塊，對每一個代碼塊進行功能性分類；

建立每一個bug與代碼塊之間的關聯關系，將每一個bug與對應的代碼塊作為訓練集；

采用訓練集對機器學習模型進行訓練。

3.根據權利要求2所述的bug定位方法，其特征在于，所述收集的各bug包括不同產品、不同模塊、不同嚴重程度和不同優先級的bug，收集的各代碼塊包括不同產品、不同模塊和不同版本的代碼塊。

4.根據權利要求2或3所述的bug定位方法，其特征在于，還包括：

對訓練集中的每一個bug和每一個代碼塊標記上其功能屬性；

相應的，經過所述機器學習模型輸出的待定位bug對應的代碼塊上標記有功能屬性。

5.根據權利要求4所述的bug定位方法，其特征在于，所述每一個bug對應的代碼塊為函數或功能模塊或API接口，所述訓練集包括每一個bug和其對應的函數或其對應的功能模塊或其對應的API接口；

相應的，所述將待定位bug輸入訓練后的機器學習模型中，輸出與所述待定位bug對應的代碼塊；包括：

將待定位bug輸入訓練后的機器學習模型中，輸出與所述待定位bug對應的函數或功能模塊或API接口。

6.一種bug定位系統，其特征在于，包括：

訓練模塊，用于根據包括各bug和每一個bug對應的代碼塊的訓練集對機器學習模型進行訓練；

輸入模塊，用于將待定位bug輸入訓練后的機器學習模型中，輸出與所述待定位bug對應的代碼塊。

7.根據權利要求6所述的bug定位系統，其特征在于，所述每一個bug對應的代碼塊為函數或功能模塊或API接口，所述訓練集包括每一個bug和其對應的函數或其對應的功能模塊或其對應的API接口；

相應的，所述輸入模塊，用于將待定位bug輸入訓練后的機器學習模型中，輸出與所述待定位bug對應的代碼塊包括：

將待定位bug輸入訓練后的機器學習模型中，輸出與所述待定位bug對應的函數或功能模塊或API接口。

8.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器、處理器，所述處理器用于執行存儲器中存儲的計算機管理類程序時實現如權利要求1-5任一項所述的基于機器學習的bug定位方法的步驟。

9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機管理類程序，所述計算機管理類程序被處理器執行時實現如權利要求1-5任一項所述的基于機器學習的bug定位方法的步驟。