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龙图腾网恭喜扬州大学申请的专利一种基于代码知识图谱的缺陷搜索方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115562673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211190008.X，技术领域涉及：G06F8/41；该发明授权一种基于代码知识图谱的缺陷搜索方法及系统是由薄莉莉;何玉亭;孙小兵;赵芷炜;吴潇雪;李斌设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于代码知识图谱的缺陷搜索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于代码知识图谱的缺陷搜索方法及系统，从文本和代码角度将Mozilla@Bugzilla，Eclipse@Bugzilla，Github以及Stackoverflow网站的缺陷修复前后的代码进行整合，爬取不同的主题，并构建主题集，同事提取帖子中缺陷代码和正确代码，建立以缺陷代码、正确代码、缺陷报告中的标题信息、帖子标题信息和问题描述信息、主题为实体的代码知识图谱，借助可视化工具将代码知识图谱可视化。从多平台的爬取，使得缺陷代码知识图谱的覆盖内容更多，范围更广，同时，通过融合代码文本及代码信息，普及了代码知识，使得开发人员能够直观的对缺陷代码拥有一定了解，开发人员检索时能够快速查询到修复后的代码信息。

本发明授权一种基于代码知识图谱的缺陷搜索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于代码知识图谱的缺陷搜索方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1：从开源缺陷跟踪系统Mozilla@Bugzilla及Eclipse@Bugzilla中爬取缺陷报告，获取缺陷报告中的Bug-ID和标题描述信息；步骤2：从Stackoverflow网站中爬取与Java缺陷相关的帖子，提取帖子标题信息、问题描述性信息、回答描述性信息、第一缺陷代码、第一修复代码；步骤3：对缺陷报告中的标题描述信息和帖子标题信息均运用LDA主题模型进行主题提取，共同形成主题集；步骤4：从开源Github网站上爬取缺陷报告中Bug-ID对应的Commit信息，并提取diff，将diff拆分为第二缺陷代码、第二修复代码；步骤5：建立以第一缺陷代码、第一修复代码、第二缺陷代码、第二修复代码、缺陷报告中的标题描述信息、帖子标题信息、主题集为实体的缺陷代码知识图谱，并借助可视化工具将代码知识图谱可视化；步骤6：输入缺陷问题描述以及相应的缺陷代码，系统返回相关的缺陷代码和修复代码信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人扬州大学，其通讯地址为：225009 江苏省扬州市大学南路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。