《中国人工智能学会通讯》——11.6 主题敏感影响者的挖掘
11.6 主题敏感影响者的挖掘 社会媒体网络的出现和快速流行为用户提供了一个创造和分享兴趣内容的交互分享平台。最近，社会影响力分析已吸引了研究者充分的兴趣。相当量的工作已进行来验证影响力的存在[6] ，或者在同质网络中的影响力建模[7] 。但是，鲜有工作研究包含多模态兴趣内容的社交网络中主题敏感影响力量化的问题。本文探究在基于兴趣的社会媒体网络中的主题敏感影响者挖掘（Topic-Sensitiv....
《中国人工智能学会通讯》——8.44 基于用户缺陷报告挖掘软件缺陷
8.44 基于用户缺陷报告挖掘软件缺陷 缺陷报告是用户向软件开发者汇报软件使用过程中所遇故障的报告。该报告基于自然语言书写，记录了软件发生故障场景和症状等信息。通过分析软件缺陷报告，可以有效定位出导致该缺陷的程序代码，从而帮助程序员对其进行修复。 由于缺陷报告是终端用户通过自然语言书写，因此基于用户缺陷报告进行缺陷挖掘的关键在于如何建立缺陷报告与符合其功能描述的代码之间的联系。现有技术通常将程序....
《中国人工智能学会通讯》——8.43 基于缺陷标注挖掘软件缺陷
8.43 基于缺陷标注挖掘软件缺陷 除通过描述程序的正常模式以发现软件缺陷外，另一类有效的软件缺陷挖掘技术则是通过直接对带有人工缺陷标注的程序模块进行学习建模，建立从程序模块的特征表示到软件缺陷的映射关系，以预测给定程序模块的是否可能包含缺陷。 基于缺陷标注挖掘软件缺陷的一般流程如图 1所示。首先人工对软件源代码进行详细软件测试，获得每个模块的缺陷情况标注。然后，利用软件度量 (software....
《中国人工智能学会通讯》——8.42 基于编程模式挖掘软件缺陷
8.42 基于编程模式挖掘软件缺陷 软件缺陷种类繁多且新缺陷不断出现、不同缺陷形成的原因各不相同。试图通过直接描述软件缺陷模式来发现软件缺陷非常困难。所幸，由于程序编写过程需要遵循程序设计语言确立的各种编程规范和约定，无缺陷的正常程序大都应与此“正常模式”相符。因此，要挖掘软件缺陷，可以设法对正常程序需要符合与遵循的编程模式进行建模，据此发现与此“正常模式”相违背的潜在软件缺陷。对编程模式的刻画....
《中国人工智能学会通讯》——8.41 软件缺陷挖掘
8.41 软件缺陷挖掘 软件是计算机系统的灵魂，软件的质量是计算机系统安全可靠运行的保障。伴随着软件运行环境逐渐从封闭、静态的单机环境向开放、动态多变的网络环境过渡，系统功能变得越发复杂，代码规模也不断增加，如何有效保证庞大而复杂的软件系统的质量使其能够正确、可靠的运行，已成为软件研究者和软件开发人员所面临的巨大挑战。 软件质量主要体现为软件的可靠性、可用性、有效性和可维护性[1] ，其中软件的....
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