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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶郵電大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于譜聚類(lèi)的軟件組件識(shí)別方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116933117B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202310976538.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2323；該發(fā)明授權(quán)一種基于譜聚類(lèi)的軟件組件識(shí)別方法及系統(tǒng)是由湯雅惠;廖停宇;韋慶杰;陳奉;蔣春利;劉歆設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-08-04向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于譜聚類(lèi)的軟件組件識(shí)別方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于過(guò)程挖掘領(lǐng)域，涉及一種基于譜聚類(lèi)的軟件組件識(shí)別方法；包括獲取軟件運(yùn)行事件日志，并獲取軟件運(yùn)行事件日志中所涉及的所有類(lèi)組成類(lèi)集合；根據(jù)軟件運(yùn)行事件日志及類(lèi)集合構(gòu)建類(lèi)調(diào)用相似度矩陣；根據(jù)類(lèi)調(diào)用相似度矩陣構(gòu)建度矩陣，并基于度矩陣計(jì)算出拉普拉斯矩陣；計(jì)算拉普拉斯矩陣的所有特征值并升序排列，通過(guò)前k個(gè)特征值的特征向量構(gòu)建特征向量空間；采用Discretize聚類(lèi)算法對(duì)特征向量空間進(jìn)行聚類(lèi)，并通過(guò)組件質(zhì)量函數(shù)獲取具有最高質(zhì)量組件的聚類(lèi)結(jié)果作為組件識(shí)別結(jié)果；通過(guò)該組件識(shí)別結(jié)果為軟件運(yùn)行事件日志添加組件屬性信息；本發(fā)明相比于已有通過(guò)軟件運(yùn)行數(shù)據(jù)識(shí)別組件的算法考慮了類(lèi)之間調(diào)用次數(shù)，能更準(zhǔn)確地識(shí)別組件。

本發(fā)明授權(quán)一種基于譜聚類(lèi)的軟件組件識(shí)別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于譜聚類(lèi)的軟件組件識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟：S1.獲取軟件運(yùn)行事件日志SE，并獲取軟件運(yùn)行事件日志SE中所涉及的所有類(lèi)組成類(lèi)集合UCl；S2.根據(jù)軟件運(yùn)行事件日志SE及其類(lèi)集合UCl構(gòu)建類(lèi)調(diào)用相似度矩陣；步驟S2根據(jù)軟件運(yùn)行事件日志SE及其類(lèi)集合UCl轉(zhuǎn)換得到類(lèi)調(diào)用相似度矩陣，包括：S21.將每一個(gè)類(lèi)看作一個(gè)節(jié)點(diǎn)，根據(jù)類(lèi)之間的交互關(guān)系進(jìn)行邊連接；S22.計(jì)算每?jī)蓚€(gè)類(lèi)之間的交互總次數(shù)，表示為： 其中，WSEcli,clj表示類(lèi)cli與類(lèi)clj之間的交互總次數(shù)，表示類(lèi)cli與類(lèi)clj在第m組軟件運(yùn)行案例cm中的交互結(jié)果，表示在第m組軟件運(yùn)行案例cm中類(lèi)cli調(diào)用了類(lèi)clj，表示在第m組軟件運(yùn)行案例cm中類(lèi)clj調(diào)用了類(lèi)cli；S23.將每?jī)蓚€(gè)類(lèi)之間的交互總次數(shù)看做其對(duì)應(yīng)邊的邊權(quán)值，構(gòu)建N×N的類(lèi)調(diào)用相似度矩陣W；S3.根據(jù)類(lèi)調(diào)用相似度矩陣構(gòu)建度矩陣，并基于度矩陣計(jì)算出拉普拉斯矩陣；步驟S3的具體過(guò)程包括：S31.計(jì)算類(lèi)調(diào)用相似度矩陣每一行的元素和，并采用di，i＝1,2,…,N表示類(lèi)調(diào)用相似度矩陣第i行的元素和；S32.構(gòu)建N×N的矩陣D，并采用Dij表示矩陣D第i行第j列的元素；令Dii＝di且其余元素為0，得到類(lèi)調(diào)用相似度矩陣對(duì)應(yīng)的度矩陣；S33.根據(jù)度矩陣計(jì)算出拉普拉斯矩陣，計(jì)算表達(dá)式為：Lap＝De-1De-W其中，Lap表示拉普拉斯矩陣，De表示度矩陣，W表示類(lèi)調(diào)用相似度矩陣；S4.計(jì)算拉普拉斯矩陣的所有特征值并升序排列，通過(guò)前k個(gè)特征值的特征向量構(gòu)建特征向量空間；S5.采用Discretize聚類(lèi)算法對(duì)特征向量空間進(jìn)行聚類(lèi)，并通過(guò)組件質(zhì)量函數(shù)獲取具有最高質(zhì)量組件的聚類(lèi)結(jié)果作為組件識(shí)別結(jié)果；S6.通過(guò)該組件識(shí)別結(jié)果為軟件運(yùn)行事件日志SE添加組件屬性信息。

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