(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211227742.9 (22)申请日 2022.10.09 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 金洋旭　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 樊一槿　王曦 (51)Int.Cl. G06F 21/57(2013.01) G06N 20/00(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种软件缺陷预测评估方法及装置 (57)摘要 本发明提供一种软件缺陷预测评估方法及 装置， 涉及软件技术领域， 可用于金融领域或其 他技术领域。 所述方法包括： 获取Java工程的源 代码， 并分别确定与所述源代码相对应的网络表 征类型； 基于预设网络嵌入算法分别计算各网络 表征类型的特征值， 并基于预设软件缺陷预测模 型分别对各网络表征类型的特征值进行预测； 其 中， 所述预设软件缺陷预测模型预先根据软件缺 陷样本数据训练机器学习模型得到； 对 预测得到 的与所述网络表征类型分别对应的包含有软件 缺陷的软件分类结果进行评估。 所述装置执行上 述方法。 本发 明实施例提供的软件缺陷预测评估 方法及装置， 能够全面进行软件缺陷预测和评 估。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115495752 A 2022.12.20 CN 115495752 A 1.一种软件缺陷预测评估方法， 其特 征在于， 包括： 获取Java工程的源代码， 并分别确定与所述源代码相对应的网络表征类型； 基于预设网络嵌入算法分别计算各网络表征类型的特征值， 并基于预设软件缺陷预测 模型分别对各网络表征类型的特 征值进行 预测； 其中， 所述预设软件缺陷预测模型预先根据软件缺陷样本数据训练机器学习模型得 到； 对预测得到的与所述网络表征类型分别对应的包含有软件缺陷的软件分类结果进行 评估。 2.根据权利要求1所述的软件缺陷预测评估方法， 其特征在于， 所述确定与 所述源代码 相对应的网络表征类型， 包括： 确定与所述源代码相对应的网络表征类型为类依赖网络、 文件耦合网络和开发者贡献 网络。 3.根据权利要求1所述的软件缺陷预测评估方法， 其特征在于， 所述对预测得到的与 所 述网络表征类型分别对应的包 含有软件缺陷的软件分类结果进行评估， 包括： 基于预设分类评估指标对预测得到的与所述网络表征类型分别对应的包含有软件缺 陷的软件分类结果进行评估。 4.根据权利要求1所述的软件缺陷预测评估方法， 其特征在于， 在所述对预测得到的与 所述网络表征类型分别对应的包含有 软件缺陷的软件分类结果进 行评估的步骤之后， 所述 软件缺陷预测评估方法还 包括： 根据评估结果确定待处 理的目标 软件分类结果。 5.一种软件缺陷预测评估 装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取Java工程的源代码， 并分别确定与所述源代码相对应的网络表征 类型； 预测单元， 用于基于预设网络嵌入算法分别计算各网络表征类型的特征值， 并基于预 设软件缺陷预测模型分别对各网络表征类型的特 征值进行 预测； 其中， 所述预设软件缺陷预测模型预先根据软件缺陷样本数据训练机器学习模型得 到； 评估单元， 用于对预测得到的与 所述网络表征类型分别对应的包含有软件缺陷的软件 分类结果进行评估。 6.根据权利要求5所述的软件缺陷预测评估装置， 其特征在于， 所述获取单元具体用 于： 确定与所述源代码相对应的网络表征类型为类依赖网络、 文件耦合网络和开发者贡献 网络。 7.根据权利要求5所述的软件缺陷预测评估装置， 其特征在于， 所述评估单元具体用 于： 基于预设分类评估指标对预测得到的与所述网络表征类型分别对应的包含有软件缺 陷的软件分类结果进行评估。 8.根据权利要求5所述的软件缺陷预测评估装置， 其特征在于， 在所述对预测得到的与 所述网络表征类型分别对应的包含有 软件缺陷的软件分类结果进 行评估的步骤之后， 所述权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115495752 A 2软件缺陷预测评估 装置还用于： 根据评估结果确定待处 理的目标 软件分类结果。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一所述方 法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至4任一所述方法。 11.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品包括计算机程序， 所述计 算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至4任一所述方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115495752 A 3