[发明专利]一种并行APP软件用户操作补全方法、系统

权利要求书

1.一种并行APP软件用户操作补全方法，其特征在于：包括：

Step1、实时捕获并行APP软件用户操作事件内容数据以及并行APP软件响应数据；

Step2、抽取并行APP软件用户操作内容特征；

Step3、建立并行APP软件用户操作内容特征的上下文语义关系；

Step4、提取并行APP软件用户操作序列的时序上下文；其中，时序上下文包括全局时序上下文、并行APP时序上下文；

Step5、补全并行APP软件用户操作。

2.根据权利要求1所述的并行APP软件用户操作补全方法，其特征在于：所述Step2具体包括：

基于Android用户界面框架，初始化并行APP软件用户操作内容特征，并建立并行APP软件用户操作事件响应树；

基于并行APP软件用户操作内容特征，从并行APP软件用户操作事件内容数据以及并行APP软件响应数据中获取并行APP软件用户操作内容；

基于并行APP软件用户操作事件响应树初始化节点列表；

基于并行APP软件用户操作内容从节点列表抽取并行APP软件响应节点信息；

依据并行APP软件响应节点信息确定并行APP软件用户操作内容特征。

3.根据权利要求2所述的并行APP软件用户操作补全方法，其特征在于：所述依据并行APP软件响应节点信息确定并行APP软件用户操作内容特征，包括：

如果并行APP软件响应节点信息为空，且不存在父节点，则依据并行APP软件用户操作内容获取并行APP软件用户操作内容特征；否则交叉验证并行APP软件用户操作内容和APP软件用户操作交互组件信息来获取并行APP软件用户操作内容特征；其中，抽取并行AP P软件响应节点信息中用于补充并行APP软件用户操作内容的APP软件用户操作交互组件信息。

4.根据权利要求1所述的并行APP软件用户操作补全方法，其特征在于：所述Step3具体包括：

依据并行APP软件用户操作内容特征，获取结构化数据集D；

将结构化数据集D按照时间排序后获得并行APP用户操作序列；

将并行APP用户操作序列中的每条并行APP软件用户操作分词，获取并行APP用户操作分词序列；

将并行APP用户操作分词序列依据设置的序列长度构建神经网络训练集；

使用神经网络训练集训练神经网络，建立并行APP软件用户操作内容特征的上下文语义关系。

5.根据权利要求4所述的并行APP软件用户操作补全方法，其特征在于：所述Step4具体包括：

获取全局时序序列和并行APP时序序列；

将全局时序序列输入至第一基于LSTM的神经网络模型，并抽取模型LSTM层输出作为全局时序上下文；

将并行APP时序序列输入至第二基于LSTM的神经网络模型，并抽取模型LSTM层输出作为并行APP时序上下文。

6.根据权利要求5所述的并行APP软件用户操作补全方法，其特征在于：所述获取全局时序序列和并行APP时序序列，包括：

将并行APP用户操作分词序列中的元素按照时间顺序存入全局时序序列；

抽取并行APP用户操作分词序列中每个并行APP软件的用户操作序列并存入并行APP时序序列。

7.根据权利要求5所述的并行APP软件用户操作补全方法，其特征在于：所述第一基于LSTM的神经网络模型、第二基于LSTM的神经网络模型均包括输入层、LSTM层、全连接层、输出层。

8.根据权利要求1所述的并行APP软件用户操作补全方法，其特征在于：所述Step5具体包括：

将全局时序上下文、并行APP时序上下文进行拼接作为时序上下文；

将时序上下文输入至基于TextCNN的神经网络模型，直至网络收敛，获得优化的基于TextCNN的神经网络模型；

通过优化的基于TextCNN的神经网络模型补全并行APP软件用户操作，获取每个时间点完整的APP软件用户操作序列。