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申请/专利权人：湖州师范学院
申请日：2024-02-02
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118245359A
主分类号：G06F11/36
分类号：G06F11/36;G06N5/01
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于双重有向依赖关系图重构的软件缺陷预测方法，包括以下步骤：1构建数据集对应的CDN类依赖网络。2将CDN嵌入为节点序列，结合静态程序特征重构有向类依赖图。3通过双重RGCN学习特征补全和融合，获得最终代码表征。4通过采样算法平衡数据集，训练分类器进行缺陷预测实验。本发明构建了一种有向依赖关系图重构和学习框架，利用程序的传统静态特征，并从CDN中挖掘外部结构信息进行缺陷预测；提出了结合静态程序信息和随机游走图嵌入的有向程序类依赖图重构算法，有效结合程序的传统静态特征和外部结构信息；提出了一种双重RGCN学习特征补全和融合机制，通过融合的方式提高对单一样本的表征能力。
主权项：1.一种基于双重有向依赖关系图重构的软件缺陷预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：针对实验中使用的数据集，构建每个数据集中源代码对应的类依赖网络CDN；S2：通过图嵌入算法将CDN嵌入为节点序列，结合每个源数据对应的传统静态特征和节点序列，重构建表示节点之间关系的有向类依赖图；S3：通过双重RGCN学习特征补全和融合，获得最终代码表征；S4：通过采样算法平衡数据集，训练分类器进行缺陷预测实验。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖州师范学院 基于双重有向依赖关系图重构的软件缺陷预测方法
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