[发明专利]基于高斯过程回归的安卓App程序演化变更预测方法

摘要

本发明涉及软件工程技术与应用领域，为最终输出一个关于类变更大小的易变类排序列表，给予项目经理和开发人员能得到一个更细化的版本演化结果，节约测试时间和成本。本发明，基于高斯过程回归的安卓App程序演化变更预测方法，步骤如下：阶段一数据爬取；阶段二数据预处理；阶段三获取最佳预测窗口大小；阶段四构建高斯过程回归预测模型，最后通过预测模型输出下一版本类变更程度排序列表。本发明主要应用于软件工程技术场合。

主权项

1.一种基于高斯过程回归的安卓App程序演化变更预测方法，其特征是，步骤如下：阶段一数据爬取：通过开源软件版本控制系统应用程序编程接口GithubApi爬取演化历史数据，挖掘完整的演化历史信息，通过分析完整的演化历史得到演化规律；阶段二数据预处理：采用两类新的指标，类变更指标以class change metrics及变更程度指标change degree metrics来研究版本变更预测问题，哪些类将在新发布的版本中变更，为了得到这个结果，在两个连续版本之间完整的元数据和源代码信息被转化为基于时间片的增量矩阵模型；阶段三获取最佳预测窗口大小：窗口大小：能够得到最佳预测结果的用来预测的版本数目；根据演化矩阵对后续版本的影响大小确定每个演化矩阵所占有的权重，采用熵权法，通过这些演化矩阵提供的信息熵，得到预测窗口大小不同时，窗口中不同矩阵所对应的固定权重；阶段四构建高斯过程回归预测模型：根据上述选取的最佳窗口大小m，选择m个演化增量矩阵作为自变量，预测的某个类class的变更程度作为因变量，将矩阵按照metrics列展开，选用高斯过程回归算法构建预测模型，高斯过程能够处理高维度小样本的数据，最后通过预测模型输出下一版本类变更程度排序列表。