[发明专利]一种基于机器学习的软件味道检测方法在审
| 申请号： | 202010614287.2 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111813442A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 殷永峰;李昆;刘利军;宿庆冉 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F8/72 | 分类号： | G06F8/72;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京清大紫荆知识产权代理有限公司 11718 | 代理人： | 张卓 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的软件味道检测方法，包括：确定待重构软件参与机器学习的软件代码味道类型；步骤2、通过软件历史仓库抽取相应的相关软件模块，作为机器学习数据训练的源头；步骤3、选取软件度量指标，并进行标记；步骤4、针对不同度量属性进行软件模块度量并标记结果形成分类器；步骤5、待重构的新的软件模块选取步骤3中相应的软件度量指标，进行软件度量后并进行数据预处理；步骤6、采用机器学习算法选取模型评价指标，并输出软件味道分类结果，为软件代码重构提供依据和定位。本发明结合机器学习和软件味道检测技术，形成了基于机器学习的软件味道检测方法，有助于高效、自动识别软件重构点，提高软件维护重构开发的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 软件 味道 检测 方法 | ||
【主权项】：
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