发明专利已授权

一种基于图神经网络的软件系统中关键类的识别方法（需要二次变更）

📄 申请号：CN202010801717.1 📄 发布日：2026/07/07

著录项目信息

申请日

2020-08-11

公开号

CN111913702B

公开日

2022-04-01

申请人

湖北大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F8_30

IPC 分类号

G06F8_30 , G06F8_41 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

软件系统图神经网络软件工程程序分析软件系统

应用场景

软件维护, 软件测试, 代码审查, 软件重构, 智能开发

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摘要

本发明公开了一种基于图神经网络的软件系统中关键类识别的方法，包括：(1)利用开源工具解析软件源代码文件，提取类之间的各种关联关系，并根据这些关系构建类之间的加权软件网络模型；(2)利用网络嵌入方法，对加权软件网络中的节点进行学习，得到节点的嵌入向量；(3)构建基于图神经网络的排序模型(4)利用pairwise排序损失训练模型，以实现对网络中节点重要性排序。本发明的优点在于：在确保识别精度的情况下，可以在极低的时间复杂度内对大型软件系统进行分析，并从中识别出潜在的关键类。可以为开发者们理解软件结构，提高软件系统稳定性提供帮助。

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

一种具有报警功能的尿不湿

当前第 / 件

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