发明专利已授权

基于XGBoost的自承认技术债务多分类方法

📄 申请号：CN202110081268.2 📄 发布日：2026/06/23

著录项目信息

申请日

2021-01-21

公开号

CN112748951A

公开日

2021-05-04

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F8_73

IPC 分类号

G06F8_73 , G06K9_62 , G06F40_216 , G06F16_903 ,

技术画像

所属领域

机器学习机器学习软件工程文本分类

应用场景

软件开发, 代码质量评估, 技术债务管理, 软件维护, 智能项目管理

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摘要

本发明公开了一种基于XGBoost的自承认技术债务分类方法。该方法通过构建基于XGBoost的自承认技术债务分类器，可以有效对自承认技术债务进行分类。同时，该方法采用EDA方法中的随机交换和随机打乱策略进行数据增强，并使用类间距度量生成数据的质量，有效克服了样本不均衡问题。此外，该方法使用CHI进行特征提取，选择分数最高的前s（s的值为总的不同特征的个数的10%）个单词，加快模型训练的同时提高了模型的性能。通过本发明方法能够有效分类软件技术债务，降低软件维护的成本，对软件维护具有非常重要的意义。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220422

✅ 授权

20210521

?? 实质审查的生效：

20210504

📄 公开

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