一种加权词向量和潜在语义分析结合的相似缺陷报告推荐方法

摘要

本发明公开了一种加权词向量和潜在语义分析结合的相似缺陷报告推荐方法。本发明首先计算缺陷报告的加权词向量，得到相似度Sim1和Sim2；然后计算缺陷报告的LSI向量，得到相似度Sim3和Sim4；计算不同缺陷报告所涉及的产品和组件之间的相似度Sim5；计算要查询的缺陷报告和各候选缺陷报告之间的总相似度并进行升序排序，从候选缺陷报告中选出与要查询的缺陷报告总相似度最高的缺陷报告。本发明利用TF‑IDF方法为单个词的词向量增加权重，特别适用于短文本，表示了缺陷报告中各个词的重要程度。同时利用潜在语义索引方法计算缺陷报告的相似度。二者结合能够很好地分析缺陷报告之间的相似度，明显提高向开发者推荐相似的缺陷报告的准确性，加快软件缺陷的修复。