公开(公告)号：CN108763207A

公开(公告)日：2018-11-06

申请号：CN201810493178.2

申请日：2018-05-22

Applicant: 南京大学

Inventor： 黄宜华 ,  袁春风 ,  周锐 ,  赵博

IPC: G06F17/27

CPC classification number: G06F17/2785

Abstract: 本发明公开了一种LDA主题模型优化采样方法，包括以下步骤：第一步，确定主题数目，并随机初始化每个单词的主题；第二步，对所有文档构建“词项‑文档”倒排索引；第三步，对吉布斯采样公式进行分解；第四步，确定迭代轮数，分轮迭代。每一轮迭代可分为以下四步：第一步，对采样公式第一部分构建AliasTable；第二步，对采样公式第二部分构建SparseAliasTable；第三步，对采样公式第三部分构建累积分布；第四步，根据采样公式对词项进行采样，得到新的主题并更新主题参数。本发明可以显著降低LDA主题模型采样方法的计算复杂度和采样复杂度，解决了现有采样方法模型学习质量低、模型收敛速度慢等问题。

公开(公告)号：CN118113595A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202311597357.8

申请日：2023-11-28

Applicant: 厦门航空有限公司 ,  南京大学

Inventor： 吴力华 ,  周锐 ,  王俊 ,  张开宇 ,  钮鑫涛 ,  聂长海

IPC: G06F11/36

Abstract: 本申请涉及一种测试用例生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据目标应用的测试需求，确定所述目标应用的测试约束条件；根据所述目标应用的历史测试数据，对所述测试约束条件进行更新；根据更新后的测试约束条件，生成所述目标应用的目标测试用例。采用本方法能够更加高效、准确的生成用于测试目标应用的测试用例。