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本发明公开了一种基于关联规则的软件缺陷自动分类方法,包括以下步骤:首先提取缺陷报告中的文本内容,并对其进行预处理;之后随机采样状态为VERIFIED FIXED的缺陷,构建待分类缺陷集;再根据缺陷表象,缺陷发生原因对待分类缺陷集中的每一个缺陷进行缺陷表象类别和缺陷发生原因类别标注,获得缺陷表象类别分类集,缺陷发生原因类别分类集;然后挖掘不同缺陷表象类别,缺陷发生原因类别之间的关联规则,从中筛选出强关联规则并将其转化为关系矩阵;最后利用深度学习方法对缺陷表象类别分类集进行训练,获取缺陷自动分类器.本发明同时从缺陷表象和产生原因两个维度对缺陷进行细粒度的自动分类,解决了现有技术中因缺陷信息量少而无法准确原因分类的短板.
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