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恭喜南京大學(xué)房春榮獲國家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京大學(xué)申請的專利一種基于圖像文本融合分析的移動應(yīng)用眾包測試報(bào)告排序的方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN114780373B

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202111471921.2,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F11/3668;該發(fā)明授權(quán)一種基于圖像文本融合分析的移動應(yīng)用眾包測試報(bào)告排序的方法是由房春榮;王旭;曹振飛;虞圣呈;李彤宇;陳振宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2021-11-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

一種基于圖像文本融合分析的移動應(yīng)用眾包測試報(bào)告排序的方法在說明書摘要公布了:一種基于圖像文本融合分析的移動應(yīng)用眾包測試報(bào)告排序的方法,其特征是通過自動化地提取眾包測試報(bào)告的圖像和文本特征,根據(jù)報(bào)告間的相似性度量進(jìn)行眾包測試報(bào)告排序?yàn)槿斯彶闇y試報(bào)告負(fù)擔(dān)過大的問題提供新的解決方案。提取完成的圖像和文本特征將重新組合缺陷類特征和上下文類特征分別計(jì)算相似度。缺陷相似度由問題控件圖片相似度和缺陷描述相似度組成,用于表示報(bào)告中顯示的直接與缺陷相關(guān)的信息。上下文相似度由復(fù)現(xiàn)步驟相似度和上下文控件相似度組成,它表示上下文信息,包括觸發(fā)缺陷的操作跟蹤和缺陷發(fā)生時(shí)的活動信息。最后將根據(jù)測試報(bào)告之間的相似度識別重復(fù)的報(bào)告,并根據(jù)報(bào)告揭示新的缺陷的能力進(jìn)行排序。

本發(fā)明授權(quán)一種基于圖像文本融合分析的移動應(yīng)用眾包測試報(bào)告排序的方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于圖像文本融合分析的移動應(yīng)用眾包測試報(bào)告排序的方法,其特征在于通過自動化地提取眾包測試報(bào)告的圖像和文本特征,根據(jù)報(bào)告間的相似性度量進(jìn)行眾包測試報(bào)告排序,生成測試報(bào)告的優(yōu)先級排序序列;該報(bào)告排序方法的步驟如下:1測試報(bào)告文本特征提取,主要提取信息包括復(fù)現(xiàn)步驟、缺陷描述兩類信息,復(fù)現(xiàn)步驟將進(jìn)一步分析以提取“操作-對象”序列,缺陷描述將進(jìn)一步分析提取問題控件描述,具體包含如下步驟:1.1文本內(nèi)容分類:對測試報(bào)告文本內(nèi)容進(jìn)行分詞、去除停用詞、向量化,進(jìn)而將其分為復(fù)現(xiàn)步驟和缺陷描述兩個(gè)類別;1.2問題控件描述識別:對缺陷描述進(jìn)行分段,并對每個(gè)分割的文本片段進(jìn)行詞法分析提取目標(biāo)名詞性字段作為問題控件描述;1.3“操作-對象”序列提取:對復(fù)現(xiàn)步驟進(jìn)行分段,并對每個(gè)分割的文本片段進(jìn)行詞法分析,收集所有片段中的動詞和對應(yīng)的賓語拼接成“操作-對象”序列;2測試報(bào)告圖像特征提取,主要提取信息包括問題控件圖片、上下文控件兩類信息,主要包含以下步驟:2.1問題控件圖片提取:根據(jù)問題控件描述信息,如果截屏圖片中的某一控件包含該文本內(nèi)容,則將該控件與問題控件描述進(jìn)行匹配,識別該控件為問題控件圖片;如果截屏圖片中所有的控件都不包含相應(yīng)的文本內(nèi)容,則分析控件的意圖,將意圖文本與問題控件描述進(jìn)行匹配,尋找問題控件圖片;2.2上下文控件圖片提取:除了問題控件圖片,截屏圖片中分析得到的其他剩余控件都被歸類為上下文控件,識別上下文控件的控件類型,并對每一類控件進(jìn)行計(jì)數(shù),組成上下文控件類型數(shù)值向量;3測試報(bào)告特征聚合:將步驟1和步驟2中得到的所有的特征融合為兩類特征,一類為缺陷特征,是指在眾包測試報(bào)告中直接反映或描述缺陷的特性;一類為上下文特征,由在缺陷發(fā)生時(shí)能夠提供環(huán)境的描述的特征組成,具體解釋如下:3.1缺陷特征由步驟1.1中得到的缺陷描述和步驟2.1中得到的問題控件圖片組成;3.2上下文特征由步驟1.3中得到的“操作-對象序列”和步驟2.2中得到的上下文控件圖片組成;4測試報(bào)告相似度計(jì)算:測試報(bào)告相似度由缺陷相似度和上下文特征相似度加權(quán)計(jì)算得出,即測試報(bào)告相似度=γ*缺陷相似度+1-γ*上下文相似度;4.1缺陷相似度計(jì)算:缺陷相似度計(jì)算由缺陷描述相似度和問題控件圖片相似度兩部分加權(quán)組成;缺陷相似度=α*問題控件圖片相似度+1-α*缺陷描述相似度;4.2上下文相似度計(jì)算:上下文相似度由復(fù)現(xiàn)步驟相似度和上下文控件相似度兩部分加權(quán)組成;上下文相似度=β*上下文控件相似度+1-β*復(fù)現(xiàn)步驟相似度;5測試報(bào)告排序:根據(jù)步驟4計(jì)算得到報(bào)告相似度相異矩陣,識別重復(fù)報(bào)告并根據(jù)報(bào)告揭示新的缺陷的能力進(jìn)行報(bào)告排序;5.1創(chuàng)建一份空白報(bào)告;根據(jù)步驟4的相似度計(jì)算方法計(jì)算所有測試報(bào)告與空白報(bào)告之間的相似度,選擇與空白報(bào)告相似度最低的測試報(bào)告作為排序序列中的第一份報(bào)告;5.2比較所有報(bào)告與排序序列中的所有報(bào)告的平均相似度,并選擇平均相似度最低的報(bào)告插入排序序列中;5.3循環(huán)步驟5.2直到所有報(bào)告已經(jīng)被成功排序。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人南京大學(xué),其通訊地址為:210093 江蘇省南京市鼓樓區(qū)漢口路22號南京大學(xué)軟件學(xué)院925;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

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