[發(fā)明專利]一種基于加權(quán)軟件網(wǎng)絡(luò)的工作量感知缺陷預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110323054.1
• 申請(qǐng)日: 2021-03-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112711543B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-06-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宮麗娜;周宇;宮宜輝
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京航空航天大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F11/36
• 分類號(hào): G06F11/36
• 代理公司: 青島錦佳專利代理事務(wù)所(普通合伙) 37283
• 代理人: 朱玉建

本發(fā)明屬于軟件缺陷預(yù)測(cè)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于加權(quán)軟件網(wǎng)絡(luò)的工作量感知缺陷預(yù)測(cè)方法，該工作量感知缺陷預(yù)測(cè)方法根據(jù)軟件模塊間依賴及協(xié)同開(kāi)發(fā)者兩種關(guān)聯(lián)關(guān)系，設(shè)計(jì)了軟件模塊間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度計(jì)算方法，進(jìn)而構(gòu)建有效的加權(quán)軟件網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并采用圖嵌入技術(shù)的強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，自主學(xué)習(xí)加權(quán)軟件網(wǎng)絡(luò)圖中軟件模塊的特征表示，更好地反應(yīng)軟件模塊間的數(shù)據(jù)、調(diào)用依賴及協(xié)同開(kāi)發(fā)者的依賴關(guān)系；同時(shí)，本發(fā)明將發(fā)現(xiàn)缺陷的審查代碼工作量考慮到缺陷預(yù)測(cè)方法構(gòu)建中，符合軟件開(kāi)發(fā)實(shí)際需求，便于快速、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)軟件缺陷。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于軟件缺陷預(yù)測(cè)領(lǐng)域，涉及一種基于加權(quán)軟件網(wǎng)絡(luò)的工作量感知缺陷預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)

軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中不可避免地存在缺陷，這些缺陷將會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。因此，如何能夠快速、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)軟件缺陷，對(duì)于保證軟件系統(tǒng)的質(zhì)量起著至關(guān)重要的作用。

軟件缺陷預(yù)測(cè)技術(shù)致力于識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)的有缺陷模塊，縮小開(kāi)發(fā)者審查和測(cè)試代碼的范圍，從而實(shí)現(xiàn)有限資源的合理分配。基于度量信息的缺陷預(yù)測(cè)方法是最常用的方法，其度量元信息主要包括人工設(shè)計(jì)度量元以及基于抽象語(yǔ)法樹(shù)的自主學(xué)習(xí)度量元。

然而，這些基于抽象語(yǔ)法樹(shù)學(xué)習(xí)的特征以及人工設(shè)計(jì)度量元，仍然不能充分展現(xiàn)源代碼的語(yǔ)義信息，特別是軟件模塊間豐富的依賴關(guān)系(如數(shù)據(jù)依賴及調(diào)用依賴等)，因此，導(dǎo)致這些度量元在實(shí)際的軟件工程項(xiàng)目中進(jìn)行軟件缺陷預(yù)測(cè)時(shí)，效果不太理想。

專利文獻(xiàn)1公開(kāi)了一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件缺陷預(yù)測(cè)方法，該軟件缺陷預(yù)測(cè)方法利用GCN算法訓(xùn)練模型對(duì)輸入的代碼文件進(jìn)行缺陷類型的預(yù)測(cè)，具體原理如下：

首先通過(guò)構(gòu)建抽象語(yǔ)法樹(shù)實(shí)現(xiàn)源代碼中的文件關(guān)聯(lián)，再通過(guò)關(guān)聯(lián)算法Apriori將代碼中可能具有缺陷傳遞的文件進(jìn)行關(guān)系，最后將源文件特征及關(guān)聯(lián)關(guān)系輸入到GCN模型中訓(xùn)練。

然而，本篇專利文獻(xiàn)構(gòu)建的軟件網(wǎng)絡(luò)圖主要是根據(jù)抽象語(yǔ)法樹(shù)以及通過(guò)管理算法挖掘的特征向量之間的關(guān)系，并沒(méi)有考慮模塊間的依賴以及同開(kāi)發(fā)者協(xié)作等關(guān)聯(lián)關(guān)系。

專利文獻(xiàn)2公開(kāi)了一種基于模塊依賴圖的軟件缺陷預(yù)測(cè)方法，該方法的原理如下：

根據(jù)軟件模塊間的依賴關(guān)系建立軟件模塊依賴圖，將開(kāi)發(fā)者作為模塊依賴圖中的節(jié)點(diǎn)，采用網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)提取軟件模塊依賴圖中的依賴特征，構(gòu)建基于模塊依賴圖的缺陷預(yù)測(cè)模型。

然而，本篇專利文獻(xiàn)構(gòu)建的軟件網(wǎng)絡(luò)圖，沒(méi)有考慮模塊間依賴強(qiáng)度對(duì)缺陷識(shí)別的影響，另外，在利用上述缺陷預(yù)測(cè)模型進(jìn)行評(píng)估時(shí)，沒(méi)有考慮工作量感知的影響。

綜上，現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)為基于依賴關(guān)系的缺陷預(yù)測(cè)提供了良好的研究基礎(chǔ)，然而，當(dāng)前軟件網(wǎng)絡(luò)度量元的缺陷預(yù)測(cè)能力尚未充分挖掘，主要體現(xiàn)在：

1. 在構(gòu)建軟件網(wǎng)絡(luò)時(shí)，沒(méi)有考慮模塊間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度對(duì)缺陷識(shí)別的影響；

2. 缺乏工作量感知模塊，得到的缺陷分類結(jié)果仍需大量時(shí)間審查代碼，缺乏可操作性。

軟件缺陷嚴(yán)重影響軟件的質(zhì)量，甚至造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。軟件模塊間包含豐富的語(yǔ)義及結(jié)構(gòu)信息，這些豐富的語(yǔ)義及結(jié)構(gòu)關(guān)系影響著缺陷的傳遞。

充分考慮模塊間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度信息，挖掘軟件模塊間的結(jié)構(gòu)語(yǔ)義信息對(duì)工作量感知缺陷預(yù)測(cè)的影響，有助于提出更有效的工作量感知缺陷預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)測(cè)試資源的合理分配。

專利文獻(xiàn)

專利文獻(xiàn)1：中國(guó)發(fā)明專利申請(qǐng) 公開(kāi)號(hào)：CN110888798A，公開(kāi)日期：2020.03.17；

專利文獻(xiàn)2：中國(guó)發(fā)明專利申請(qǐng) 公開(kāi)號(hào)：CN111209211A，公開(kāi)日期：2020.05.29。

發(fā)明內(nèi)容