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公开(公告)号：CN107273295B
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201710484890.1
申请日：2017-06-23
申请人： 中国人民解放军国防科学技术大学
摘要： 本发明公开了一种基于本文混乱度的软件问题报告分类方法，该方法包括以下步骤：1)对GitHub平台进行数据采集，所采集的数据包括大众提交的问题报告以及该报告的相关信息；2)数据集标注，通过对问题报告的标签进行人工的抽样分析，从中选取出能够表示问题报告类型的标签，从而通过这些标签实现对数据集的标注；3)对数据集进行预处理，包括对文本信息进行预处理，去除不需要的信息，并通过文本信息数字化，将文本信息转化为可以进行计算处理的数字形式；4)模型构建，利用已有的机器学习方法，构建一个两层的自动化问题报告分类器。本发明提出的方法能够提升问题报告分类的自动化水平，降低人工成本，提高大众贡献汇聚效率。
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公开(公告)号：CN107133079A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710380665.3
申请日：2017-05-25
申请人： 中国人民解放军国防科学技术大学
摘要： 本发明公开了一种基于问题报告的软件语义摘要自动生成方法，先构建开源软件信息数据库；然后获取项目托管社区中的问题报告数据和代码变更记录数据，并将之存储在数据库的问题报告数据表和代码变更记录数据表中；再使用正则表达式从代码变更记录中抽取其出现的问题报告id；然后对问题报告与软件代码进行位置匹配，最后进行语义提取与聚类，将生成的语义摘要存储在数据库的软件语义摘要数据表中。本发明通过软件的问题报告和代码变更记录为软件的代码文件或代码段自动标注语义信息，可提高开发人员复用软件的效率。
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公开(公告)号：CN105389331A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510617005.3
申请日：2015-09-21
申请人： 中国人民解放军国防科学技术大学
CPC分类号： G06F17/30867 , G06F17/30887 , G06Q30/0201
摘要： 一种基于市场需求的开源软件分析方法，选取以针对计算机行业的招聘信息为主的招聘站点，爬取广告并抽取广告属性信息；爬取开源软件数据信息；对开源软件和广告信息进行匹配关联；根据用户选择，将反映市场需求的软件列表反馈给用户，同事为软件开发者提供其关心的开源软件就业发展情况。
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公开(公告)号：CN102760151B
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201210097169.4
申请日：2012-04-05
申请人： 中国人民解放军国防科学技术大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 一种开源软件获取与搜索系统的实现方法，包括：在企业级服务器上配置关系数据库管理软件，使得上层应用程序对关系数据库进行调用时能使业务层代码能够以对象的方式访问和更新数据库里的信息；接收用户的输入定义，确定一定数目的已知URL地址的开源社区集合，通过爬虫抓取开源社区中的开源软件主页；从爬取到的页面中抽取开源软件领域的信息即开源属性；对跨社区项目信息进行整合，当来自不同社区的项目具有不同的属性时，取属性并集，同时保存不同项目之间的依赖关系；对获取的开源属性建立倒排索引；响应于用户搜索输入或预定义的排名机制，对需要展现的开源项目进行排序并显示，从而实现对开源软件项目的获取与搜索。
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公开(公告)号：CN102902700A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210097171.1
申请日：2012-04-05
申请人： 中国人民解放军国防科学技术大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 一种基于在线增量演化主题模型的软件自动分类方法，包括获取软件相关文本，以预定时间片进行分组和预处理；生成在线演化主题模型的概率模型，针对以时间片分组的项目描述文本，计算最优主题个数，增量式计算当前时间片内项目描述文本的主题词汇分布和主题文本分布；获取未知分类主题的文本d，根据主题词汇分布和主题文本分布计算文本d从属的n个主题的主题词汇分布，所述文本d分类到相应的主题中基于词汇表和基于词汇本体查询，为主题自动添加语义标签，最终完成软件项目的分类。能够及时发现开源社区出现的新主题，并对软件项目进行自动分类，方便软件开发者依据软件主题搜索需要的开源软件项目，从而提高软件开发的效率，提高开源社区质量和保障。
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公开(公告)号：CN102760151A
公开(公告)日：2012-10-31
申请号：CN201210097169.4
申请日：2012-04-05
申请人： 中国人民解放军国防科学技术大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 一种开源软件获取与搜索系统的实现方法，包括：在企业级服务器上配置关系数据库管理软件，使得上层应用程序对关系数据库进行调用时能使业务层代码能够以对象的方式访问和更新数据库里的信息；接收用户的输入定义，确定一定数目的已知URL地址的开源社区集合，通过爬虫抓取开源社区中的开源软件主页；从爬取到的页面中抽取开源软件领域的信息即开源属性；对跨社区项目信息进行整合，当来自不同社区的项目具有不同的属性时，取属性并集，同时保存不同项目之间的依赖关系；对获取的开源属性建立倒排索引；响应于用户搜索输入或预定义的排名机制，对需要展现的开源项目进行排序并显示，从而实现对开源软件项目的获取与搜索。
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公开(公告)号：CN107291902B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201710484791.3
申请日：2017-06-23
申请人： 中国人民解放军国防科学技术大学
IPC分类号： G06F16/951 , G06F11/36 , G06F8/71 , G06F8/30
摘要： 本发明公开了一种基于混合分类技术的大众贡献审阅自动标注方法，其涉及软件协同开发领域。该方法包括：首先对GitHub平台数据进行采集，所收集的数据主要包括大众合并请求和其他开发者对这些大众合并请求的审阅评论；然后选取GitHub经典的项目进行人工分析，结合领域相关研究定义完善的类别体系；然后随机采样一部分pull‑request和其对应的所有审阅评论，利用在线标记平台通过多人协同的方式进行人工标注；最后利用人工标记的数据集训练基于混合分类技术的标注模型，再利用训练所得模型对未标记审阅评论进行自动化标注。本发明能够提升人工代码审查的自动化水平，降低人工成本，提高大众贡献汇聚效率。
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公开(公告)号：CN107133079B
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201710380665.3
申请日：2017-05-25
申请人： 中国人民解放军国防科学技术大学
IPC分类号： G06F8/41 , G06F16/953
摘要： 本发明公开了一种基于问题报告的软件语义摘要自动生成方法，先构建开源软件信息数据库；然后获取项目托管社区中的问题报告数据和代码变更记录数据，并将之存储在数据库的问题报告数据表和代码变更记录数据表中；再使用正则表达式从代码变更记录中抽取其出现的问题报告id；然后对问题报告与软件代码进行位置匹配，最后进行语义提取与聚类，将生成的语义摘要存储在数据库的软件语义摘要数据表中。本发明通过软件的问题报告和代码变更记录为软件的代码文件或代码段自动标注语义信息，可提高开发人员复用软件的效率。
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公开(公告)号：CN107291902A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710484791.3
申请日：2017-06-23
申请人： 中国人民解放军国防科学技术大学
摘要： 本发明公开了一种基于混合分类技术的大众贡献审阅自动标注方法，其涉及软件协同开发领域。该方法包括：首先对GitHub平台数据进行采集，所收集的数据主要包括大众合并请求和其他开发者对这些大众合并请求的审阅评论；然后选取GitHub经典的项目进行人工分析，结合领域相关研究定义完善的类别体系；然后随机采样一部分pull-request和其对应的所有审阅评论，利用在线标记平台通过多人协同的方式进行人工标注；最后利用人工标记的数据集训练基于混合分类技术的标注模型，再利用训练所得模型对未标记审阅评论进行自动化标注。本发明能够提升人工代码审查的自动化水平，降低人工成本，提高大众贡献汇聚效率。
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公开(公告)号：CN102902700B
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201210097171.1
申请日：2012-04-05
申请人： 中国人民解放军国防科学技术大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 一种基于在线增量演化主题模型的软件自动分类方法，包括获取软件相关文本，以预定时间片进行分组和预处理；生成在线演化主题模型的概率模型，针对以时间片分组的项目描述文本，计算最优主题个数，增量式计算当前时间片内项目描述文本的主题词汇分布和主题文本分布；获取未知分类主题的文本d，根据主题词汇分布和主题文本分布计算文本d从属的n个主题的主题词汇分布，所述文本d分类到相应的主题中基于词汇表和基于词汇本体查询，为主题自动添加语义标签，最终完成软件项目的分类。能够及时发现开源社区出现的新主题，并对软件项目进行自动分类，方便软件开发者依据软件主题搜索需要的开源软件项目，从而提高软件开发的效率，提高开源社区质量和保障。
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