[發明專利]用戶故事工時計算的方法、裝置、設備及計算機存儲介質

在審

• 申請號: 202011547599.2
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN112506563A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 宋瀟;陳劼;王菁菁;文韜;蔣強;王春華
• 申請（專利權）人: 中國移動通信集團江蘇有限公司;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06F8/72
• 分類號: G06F8/72;G06F8/73;G06F8/74;G06Q10/06
• 代理公司: 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 趙秀芹

1.一種用戶故事工時計算的方法，其特征在于，包括：

獲取用戶故事工時的第一工時影響因子；

計算所述第一工時影響因子與所述用戶故事工時的相關性值；

從所述第一工時影響因子中確定目標工時影響因子，所述目標工時影響因子與用戶故事工時的相關性值大于0；

根據所述目標工時影響因子計算所述用戶故事工時。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一工時影響因子包括新增代碼行數；獲取用戶故事工時的第一工時影響因子，包括：

獲取源程序代碼，所述源程序代碼包括用戶故事源程序代碼和歷史用戶故事源程序代碼；

計算所述用戶故事源程序代碼和所述歷史用戶故事源程序代碼的程序代碼相似度值；

根據所述程序代碼相似度值，獲取所述用戶故事工時的新增代碼行數。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一工時影響因子還包括所述用戶故事分解的任務數、測試用例數、新增數據表數、外部系統接口數中的至少一種。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算所述第一工時影響因子與所述用戶故事工時的相關性值，包括：

獲取歷史用戶故事工時；

根據所述歷史用戶故事工時和所述第一工時影響因子，計算所述第一工時影響因子與所述用戶故事工時的相關性值。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標工時影響因子計算所述用戶故事工時，包括：

根據所述目標工時影響因子，獲取目標工時影響因子值；

將所述目標工時影響因子值輸入自適應拉索Adaptive Lasso算法模型，得到所述用戶故事工時；

所述Adaptive Lasso算法模型是根據歷史用戶故事工時和工時影響因子的關系訓練得到的。

6.一種用戶故事工時計算的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取用戶故事工時的第一工時影響因子；

計算模塊，用于計算所述第一工時影響因子與所述用戶故事工時的相關性值；

確定模塊，用于從所述第一工時影響因子中確定目標工時影響因子，所述目標工時影響因子與用戶故事工時的相關性值大于0；

所述計算模塊，還用于根據所述目標工時影響因子計算所述用戶故事工時。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第一工時影響因子包括新增代碼行數；所述獲取模塊，具體用于：

獲取源程序代碼，所述源程序代碼包括用戶故事源程序代碼和歷史用戶故事源程序代碼；

計算所述用戶故事源程序代碼和所述歷史用戶故事源程序代碼的程序代碼相似度值；

根據所述程序代碼相似度值，獲取所述用戶故事工時的新增代碼行數。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第一工時影響因子還包括所述用戶故事分解的任務數、測試用例數、新增數據表數、外部系統接口數中的至少一種。

9.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述計算模塊，具體用于：

獲取歷史用戶故事工時；

根據所述歷史用戶故事工時和所述第一工時影響因子，計算所述第一工時影響因子與所述用戶故事工時的相關性值。

10.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述計算模塊，還具體用于：

根據所述目標工時影響因子，獲取目標工時影響因子值；

將所述目標工時影響因子值輸入自適應拉索Adaptive Lasso算法模型，得到所述用戶故事工時；

所述Adaptive Lasso算法模型是根據用戶故事工時和工時影響因子的關系訓練得到的。