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龙图腾网恭喜南通大学申请的专利基于二元相关性和逻辑回归分析的阻塞Bug识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115269246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210895176.2，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权基于二元相关性和逻辑回归分析的阻塞Bug识别方法是由鞠小林;陈志华;钱洁;陈翔设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于二元相关性和逻辑回归分析的阻塞Bug识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于二元相关性和逻辑回归分析的阻塞Bug识别方法，属于计算机应用技术领域，解决了对软件Bug阻塞和被阻塞标签的自动化预测的问题；其技术方案为：包括以下步骤：1通过筛选Bug报告中的“Blocks”和“Dependson”字段来构建特殊的数据集；2采用Word2Vec方法对Bug报告中的自然语言部分进行编码转换为向量形式；3对Bug报告中提取的多个字段进行相关性分析，筛选出相关性高的一部分字段作为模型训练的特征；4通过BR‑LR针对两个数据集分别学习到Bug标签的不同预测方法；5结合两个预测模型对Bug不同标签的预测结果，生成预测报告。本发明的有益效果为：本发明结合BinaryRelevance和逻辑回归分析，通过对训练数据集的筛选和划分，实现对阻塞Bug的双标签的预测。

本发明授权基于二元相关性和逻辑回归分析的阻塞Bug识别方法在权利要求书中公布了：1.基于二元相关性和逻辑回归分析的阻塞Bug识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：选择七个开源项目作为数据来源，通过算法构建训练用的特定数据集，具体划分操作包括如下步骤：S1-1：利用爬虫算法，从七个Bug管理系统上获得Bug报告中的各个字段，构建成初始的数据集；S1-2：根据“Blocks”和“Dependson”字段中是否含有Bug编号，为Bug赋予标签，形式为Y1,Y2，第一位代表阻塞标签，第二位代表被阻塞标签，取值为1或者0，其中1代表该标签存在，0代表不存在；S1-3：采用自定义的划分算法，根据Bug报告中的“Blocks”和“Dependson”两个字段中包含Bug的数量，从初始数据集中筛选出阻塞标签训练数据集和被阻塞标签预测训练数据集；S2：对步骤S1中构建的两个训练数据集进行预处理，所述步骤S2进行预处理时，包括如下步骤：S2-1：采用Word2Vec方法对非数字形式的文本内容进行词向量化编码，得到Bug报告中的文本字段的特征表示；S2-2：将各个向量化后的字段特征进行相关性分析，筛选出与阻塞Bug标签预测相关性高的字段作为后续实验的训练特征；S3：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，利用训练集和验证集来完成模型的构建和训练，并防止过拟合；利用测试集来检测模型的预测性能，包括以下步骤：S3-1：将特征向量、对应标签输入逻辑回归模型当中，通过训练进行参数拟合；S3-2：在两组数据集上分别进行训练，获得了阻塞标签预测模型和被阻塞标签预测模型；S3-3：将测试案例的特征向量分别输入到两个模型中，得到两个预测标签Y1′和Y2′并将其组合起来。

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