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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于图像文本融合分析的移动应用众包测试报告排序的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114780373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111471921.2，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于图像文本融合分析的移动应用众包测试报告排序的方法是由房春荣;王旭;曹振飞;虞圣呈;李彤宇;陈振宇设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像文本融合分析的移动应用众包测试报告排序的方法在说明书摘要公布了：一种基于图像文本融合分析的移动应用众包测试报告排序的方法，其特征是通过自动化地提取众包测试报告的图像和文本特征，根据报告间的相似性度量进行众包测试报告排序为人工审查测试报告负担过大的问题提供新的解决方案。提取完成的图像和文本特征将重新组合缺陷类特征和上下文类特征分别计算相似度。缺陷相似度由问题控件图片相似度和缺陷描述相似度组成，用于表示报告中显示的直接与缺陷相关的信息。上下文相似度由复现步骤相似度和上下文控件相似度组成，它表示上下文信息，包括触发缺陷的操作跟踪和缺陷发生时的活动信息。最后将根据测试报告之间的相似度识别重复的报告，并根据报告揭示新的缺陷的能力进行排序。

本发明授权一种基于图像文本融合分析的移动应用众包测试报告排序的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像文本融合分析的移动应用众包测试报告排序的方法，其特征在于通过自动化地提取众包测试报告的图像和文本特征，根据报告间的相似性度量进行众包测试报告排序，生成测试报告的优先级排序序列；该报告排序方法的步骤如下：1测试报告文本特征提取，主要提取信息包括复现步骤、缺陷描述两类信息，复现步骤将进一步分析以提取“操作-对象”序列，缺陷描述将进一步分析提取问题控件描述，具体包含如下步骤：1.1文本内容分类：对测试报告文本内容进行分词、去除停用词、向量化，进而将其分为复现步骤和缺陷描述两个类别；1.2问题控件描述识别：对缺陷描述进行分段，并对每个分割的文本片段进行词法分析提取目标名词性字段作为问题控件描述；1.3“操作-对象”序列提取：对复现步骤进行分段，并对每个分割的文本片段进行词法分析，收集所有片段中的动词和对应的宾语拼接成“操作-对象”序列；2测试报告图像特征提取，主要提取信息包括问题控件图片、上下文控件两类信息，主要包含以下步骤：2.1问题控件图片提取：根据问题控件描述信息，如果截屏图片中的某一控件包含该文本内容，则将该控件与问题控件描述进行匹配，识别该控件为问题控件图片；如果截屏图片中所有的控件都不包含相应的文本内容，则分析控件的意图，将意图文本与问题控件描述进行匹配，寻找问题控件图片；2.2上下文控件图片提取：除了问题控件图片，截屏图片中分析得到的其他剩余控件都被归类为上下文控件，识别上下文控件的控件类型，并对每一类控件进行计数，组成上下文控件类型数值向量；3测试报告特征聚合：将步骤1和步骤2中得到的所有的特征融合为两类特征，一类为缺陷特征，是指在众包测试报告中直接反映或描述缺陷的特性；一类为上下文特征，由在缺陷发生时能够提供环境的描述的特征组成，具体解释如下：3.1缺陷特征由步骤1.1中得到的缺陷描述和步骤2.1中得到的问题控件图片组成；3.2上下文特征由步骤1.3中得到的“操作-对象序列”和步骤2.2中得到的上下文控件图片组成；4测试报告相似度计算：测试报告相似度由缺陷相似度和上下文特征相似度加权计算得出，即测试报告相似度＝γ*缺陷相似度+1-γ*上下文相似度；4.1缺陷相似度计算：缺陷相似度计算由缺陷描述相似度和问题控件图片相似度两部分加权组成；缺陷相似度＝α*问题控件图片相似度+1-α*缺陷描述相似度；4.2上下文相似度计算：上下文相似度由复现步骤相似度和上下文控件相似度两部分加权组成；上下文相似度＝β*上下文控件相似度+1-β*复现步骤相似度；5测试报告排序：根据步骤4计算得到报告相似度相异矩阵，识别重复报告并根据报告揭示新的缺陷的能力进行报告排序；5.1创建一份空白报告；根据步骤4的相似度计算方法计算所有测试报告与空白报告之间的相似度，选择与空白报告相似度最低的测试报告作为排序序列中的第一份报告；5.2比较所有报告与排序序列中的所有报告的平均相似度，并选择平均相似度最低的报告插入排序序列中；5.3循环步骤5.2直到所有报告已经被成功排序。

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