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本发明公开了一种基于综合数据分析的软件用户体验评估方法及系统，涉及人机交互技术领域，该方法通过在软件操作界面中嵌入行为感知引擎，采集用户在任务路径中的使用次数、跳跃操作次数、流程标准步骤数和访问用户总数，并进一步在后台服务器进行统一归一化处理，构建归一化行为数据集，计算路径偏离联合指数PDI。在基于路径偏离联合指数PDI联合考虑路径选择信息熵与路径跳跃率均值两个维度，可有效识别用户路径使用是否存在集中偏移或流程跳跃行为，进而判断系统路径设计中是否存在强制引导、流程隐藏捷径等问题。相较于传统仅依赖点击热力图或跳出率的评估方式，本方法实现了更高维度的路径行为建模与偏离性识别能力。

本发明公开一种基于频繁序列挖掘的代码克隆检测方法，主要解决现有代码克隆检测方法无法识别插入删除重复代码和检测性能低问题。其实现方案是：通过生成词法工具和语法解析工具对源代码进行解析获取抽象语法树；解析抽象语法树获取源代码函数或方法中的Token集并对其进行标准化处理；利用处理后的Token组成行序列建立序列数据库；使用闭合模式挖掘算法ClaSp对序列数据库进行挖掘，构建候选克隆对并进行去重和通过设置阈值对其过滤；对剩下的候选克隆对中的克隆行进行分组和匹配，获取最终克隆对，完成代码克隆检测。本发明具有良好的检测精度，提高了检测性能，可应用于教学中学生代码的抄袭检测和常规软件中复制粘贴代码的检测。

本发明公开了基于上下文感知代码翻译和特征融合的软件缺陷定位方法。本发明首先从缺陷报告和源文件中提取不同类型的信息检索特征，并且利用包含稠密块和过渡块的线性模型将信息检索的不同特征关联起来；然后构建源文件的浅层语义信息和缺陷报告匹配模块以及源文件的深层语义信息和缺陷报告匹配模块，将源文件的代码转化成的自然语言描述作为源文件的深层语义，利用深层语义和缺陷报告进行语义匹配，最后再构建融合模块将各模块的结果进行融合，得到最终的定位结果。本发明克服了现阶段缺陷定位技术中使用不充分的特征表征源文件的局限性，丰富了源文件的特征表达能力，帮助模型更好地理解源文件，从而提高缺陷定位最终预测的准确度。

本发明公开了一种基于模糊理论的软件质量评价方法，方法包括：依据麦考尔软件质量模型得到质量因素集；确定评价等级集，将评价等级集分为五级评价等级；采用核密度估计法构建隶属度函数；通过三角模糊数构建判断矩阵并计算去模糊化权重；通过模糊合成运算将评分转化为模糊合成值，经加权平均与归一化处理生成模糊综合评价得分。本方法创新性地将模糊理论与麦考尔模型相结合，运用模糊数学处理主客观评价中的不确定性。通过基于同类软件历史数据构建的隶属度函数和权重集，有效提升了评价结果的客观性、科学性与可重复性。该方法适用于各类复杂软件系统的质量评估与优化决策。

本发明公开了一种基于后置条件自动生成循环不变式的方法。首先依据循环语句的后置条件构造初始候选不变式，设计一个支持单层循环和双层循环的验证器，以验证循环不变式的有效性。然后运行程序生成高质量的样本数据集，利用循环程序的霍尔逻辑关系标注样本数据，采用KSVM方法学习不变式分类器。最后验证学习到的不变式分类器是否有效，若有效则表示生成的不变式分类器即为获得的循环不变式，否则迭代执行样本数据采用核支持向量机分类器学习，以获得可验证的循环不变式。本发明利用循环后置条件构造初始候选不变式，并在依据初始循环不变式构造的SVM分类器边界上选择分类样本，大大缩短了循环不变式生成时间，提高了可验证循环不变式的成功生成率。