[发明专利]一种从SVN日志事件流中动态实时挖掘软件过程活动的方法有效

专利信息
申请号: 201810855718.7 申请日: 2018-07-31
公开(公告)号: CN109062763B 公开(公告)日: 2022-03-04
发明(设计)人: 朱锐;戴翼超;李彤;原佳怡 申请(专利权)人: 云南大学
主分类号: G06F11/30 分类号: G06F11/30;G06K9/62
代理公司: 昆明金科智诚知识产权代理事务所(普通合伙) 53216 代理人: 胡亚兰
地址: 650091 云*** 国省代码: 云南;53
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摘要: 发明属于错误检测;错误校正;监控技术领域,公开了一种从SVN日志事件流中动态实时挖掘软件过程活动的方法,对软件过程日志进行预处理:从软件过程日志文档中提取每个事件的路径和行为两条属性内容;将以自然语言形式表示的属性内容进行结构化处理;将得到的结构化的数据作为语料库进行训练,完成对数据基于语义特征的向量化;再依据向量化的数据的距离对数据进行聚类,采用差分二次求导确定最佳聚类数;最后将得到的聚类结果作为训练样本构造分类器,完成事件对活动类别的映射。本发明解使得初始的标签划分相对合理;使用朴素贝叶斯算法构造分类器的方法构建分类器更稳定地处理全新的数据,完成软件过程日志活动标签的有效映射。
搜索关键词: 一种 svn 日志 事件 动态 实时 挖掘 软件 过程 活动 方法
【主权项】:
1.一种从SVN日志事件流中动态实时挖掘软件过程活动的方法,其特征在于,所述从SVN日志事件流中动态实时挖掘软件过程活动的方法对软件过程日志进行预处理:从软件过程日志文档中提取每个事件的路径和行为两条属性内容;将以自然语言形式表示的属性内容进行结构化处理;预处理具体包含去除噪点、提取词干和词性筛选;将得到的结构化的数据作为语料库进行训练,完成对数据基于语义特征的向量化;再依据向量化的数据的距离对数据进行聚类,采用差分二次求导确定最佳聚类数;最后将得到的聚类结果作为训练样本构造分类器,完成事件对活动类别的映射。
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