面向缺陷知识的多特征匹配搜索算法

李斌; 陈定山; 孙小兵; 薄莉莉

doi:10.12263/DZXB.20200327

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面向缺陷知识的多特征匹配搜索算法

学术论文 | 更新时间：2025-12-08

- 面向缺陷知识的多特征匹配搜索算法
- Multi-Feature Matching Search Algorithm for Bug Knowledge
- 电子学报 2021年49卷第4期页码：661-664
- 作者机构：
  
  1. 扬州大学信息工程学院,江苏,扬州,225127
  2. 江苏省知识管理与智能服务工程研究中心,江苏,扬州,225127
  3. 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210023
  4. 扬州大学信息工程学院,江苏,扬州,225127
  5. 江苏省知识管理与智能服务工程研究中心,江苏,扬州,225127
  6. 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210023
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61872312，No.61972335，No.62002309）;扬州市校合作项目 (No.YZU201803）;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室资助项目 (No.KFKT2020B15，No.KFKT2020B16）;扬州大学"高端人才支持计划"
- DOI：10.12263/DZXB.20200327
  中图分类号： TP311.5
- 纸质出版：2021
- 稿件说明：
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李斌, 陈定山, 孙小兵, 等. 面向缺陷知识的多特征匹配搜索算法[J]. 电子学报, 2021,49(4):661-664.

LI Bin, CHEN Ding-shan, SUN Xiao-bing, et al. Multi-Feature Matching Search Algorithm for Bug Knowledge[J]. Acta Electronica Sinica, 2021, 49(4): 661-664.
李斌, 陈定山, 孙小兵, 等. 面向缺陷知识的多特征匹配搜索算法[J]. 电子学报, 2021,49(4):661-664. DOI： 10.12263/DZXB.20200327.

LI Bin, CHEN Ding-shan, SUN Xiao-bing, et al. Multi-Feature Matching Search Algorithm for Bug Knowledge[J]. Acta Electronica Sinica, 2021, 49(4): 661-664. DOI： 10.12263/DZXB.20200327.

摘要

缺陷数据分析正成为软件工程领域的热点，现有缺陷分析技术无法有效处理复杂和冗余的缺陷数据，以高效地辅助缺陷修复工作.本文提出一种多特征匹配搜索算法——MMSBK （Multi-feature Matching Search Algorithm for Bug Knowledge）.首先对缺陷问题进行分析，抽取其包含的缺陷实体及关系；然后，基于实体和关系匹配将缺陷问题与缺陷知识图谱关联，通过知识图谱的关联性和可视化帮助软件开发搜索缺陷知识；最后，基于匹配算法生成的缺陷关系三元组生成搜索结果子图.实验验证了MMSBK算法的有效性.

Abstract

Bug data analysis is becoming a hotspot in the software engineering domain. The accumulation of bug knowledge requires redefinition of a new search method to effectively process complex and redundant bug data to efficiently assist bug fixing. This paper proposes a multi-feature matching search algorithm for bug knowledge (MMSBK). First

we analyze the bug question and extract the bug entities and relations. Then

based on bug entity and relation matching

the bug question is associated with the bug knowledge graph. Finally

the search sub-graph is generated based on the bug triples generated by the matching algorithm. The experiment shows the effectiveness of MMSBK.

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