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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119476820A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411569964.8
申请日：2024-11-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F11/3668 , G06F18/22 , G06N5/01 , G06N7/02
Abstract: 本发明提供了一种基于测试者模型的众包测试任务分配方法，其具备合理基于测试者模型的匹配度计算机制和基于Kuhn‑Munkres的任务分配机制，可以有效提升众包测试质量。本发明的特点在于：1.根据任务要求，选取合适的测试者特征，构建完整测试者模型。2.基于测试者特征，定义匹配度计算方法，将匹配度作为测试质量的预估值。3.构建任务分配模型，将众测任务分配问题转化为带权二分图最优匹配问题，利用K‑M算法进行任务分配。本发明有益效果是：通过分析能力，意愿等维度，构建测试者画像，量化工人与任务的可匹配维度；通过设计匹配度计算方法，有效筛选出综合评估值高的工人；基于K‑M的众包测试任务分配方式，实现任务合理分配。
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公开(公告)号：CN111338957B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010127165.0
申请日：2020-02-28
Abstract: 本发明涉及一种基于概率统计的软件测试基本路径进化生成方法。该方法给定被测程序，首先，利用条件概率关系和最大似然估计法，度量被测程序条件语句间的相关性类型，进而判定被测程序的互斥边关系，以此作为可行路径的识别依据；其次，采用遗传算法生成可行的基本路径，遗传算法的个体采用十进制编码方式代表进化路径，个体评价完成后，判断进化个体是否含有互斥边，含有互斥边的个体代表的是不可行路径，不参与进化过程；再次，对不含有互斥边的个体进行选择、交叉、变异和繁殖操作，重复上述过程，直到达到最大迭代次数或者生成所有的可行路径为止；然后，检验生成的可行路径是否为基本路径，将线性无关的独立路径存入基本路径集；最后，输出可行的基本路径集合。本发明目的在于为被测程序自动生成可行的基本路径，再根据可行的基本路径生成或者选择测试数据，解决了目前被测软件路径数目众多的情况下，全路径覆盖测试难以达到，测试质量难以得到保障的问题，最终帮助测试人员提高软件测试效率，同时保障软件测试的质量。
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公开(公告)号：CN111858842A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910352429.X
申请日：2019-04-26
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06Q10/06 , G06Q50/18
Abstract: 本发明提出了一种基于LDA的法院类案推荐方法，为法律人员高效推荐类案以供参考分析，帮助在疑难案件上提供新的解决途径，也能够统一司法裁判尺度，避免司法裁判不公。该发明的主要创新在于(1)对案例文书进行语句清洗，提取关键词；(2)对关键词列表构建文本矩阵进行聚类；(3)将LDA和余弦相似度相结合的方法高效筛选最佳类案。本发明最终基于LDA开发的类案推荐，帮助法律工作人员快速高效分析案例并作出准确裁判。
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公开(公告)号：CN119398439A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411569988.3
申请日：2024-11-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F11/3668
Abstract: 本发明提出了一种基于任务动态优先级的众测任务分配方法，考虑到任务间重要性的不同，提出了基于任务动态优先级的众测任务分配模型及其分配算法，在照顾高优先级任务的同时，大大提升整体的任务完成质量，为众测平台实现高效任务分配提供了新思路。该发明的主要创新在于1)基于EDF思想，根据任务自身的预算、人数和时间要求，构建出任务的初始优先级序列，利用层次分析法(AHP)确定不同因素的相对权重。2)以整体匹配度S最大化为目标，建立以下基于动态优先级的众测任务分配模型。3)根据贪心思想，每次分配时，在任务分配优先级序列中找到最高优先级的任务，然后根据匹配度矩阵，为其分配匹配度最大的测试者。4)根据该测试者特征更新任务的测试人数需求和优先级并更新优先级序列。依照优先级规则进行人员的循环分配，直到达到终止分配条件。
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公开(公告)号：CN111338957A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010127165.0
申请日：2020-02-28
Abstract: 本发明涉及一种基于概率统计的软件测试基本路径进化生成方法。该方法给定被测程序，首先，利用条件概率关系和最大似然估计法，度量被测程序条件语句间的相关性类型，进而判定被测程序的互斥边关系，以此作为可行路径的识别依据；其次，采用遗传算法生成可行的基本路径，遗传算法的个体采用十进制编码方式代表进化路径，个体评价完成后，判断进化个体是否含有互斥边，含有互斥边的个体代表的是不可行路径，不参与进化过程；再次，对不含有互斥边的个体进行选择、交叉、变异和繁殖操作，重复上述过程，直到达到最大迭代次数或者生成所有的可行路径为止；然后，检验生成的可行路径是否为基本路径，将线性无关的独立路径存入基本路径集；最后，输出可行的基本路径集合。本发明目的在于为被测程序自动生成可行的基本路径，再根据可行的基本路径生成或者选择测试数据，解决了目前被测软件路径数目众多的情况下，全路径覆盖测试难以达到，测试质量难以得到保障的问题，最终帮助测试人员提高软件测试效率，同时保障软件测试的质量。
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