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基于代码所有权信息和深度学习的软件跟踪能力链恢复方法

摘要

本发明属于软件跟踪能力链恢复技术领域,公开了一种基于代码所有权信息和深度学习的软件跟踪能力链恢复方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:计算出高级制品和源代码之间候选链接列表;步骤2:识别每个源代码制品的作者;步骤3:定义作者上下文;步骤4:将代码所有权信息与文本信息相结合。本发明提出的方法适用于恢复需求和代码之间的跟踪能力链,它能够充分地利用代码中所包含的代码所有权信息,并且利用深度学习的神经网络计算相似性,大幅度提高了恢复需求和代码之间跟踪能力链的准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN114691147A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-07-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工商大学;

    申请/专利号CN202210316741.5

  • 发明设计人 汪烨;胡坤;黄乔;姜波;

    申请日2022-03-29

  • 分类号G06F8/41;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构杭州浙科专利事务所(普通合伙);

  • 代理人陈洁

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区学正街18号

  • 入库时间 2023-06-19 15:52:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-01

    公开

    发明专利申请公布

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