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申请/专利权人：大连海事大学

摘要：本发明提供一种考虑多参考因素的StackOverflow重复问题检测方法。本发明提供的技术方案通过对问题进行处理和比较获取各参考信息相似度，充分利用问题本身的各部分信息。采用改进后的人工蜂群算法来确定参数，保证参数求解的正确性。仅使用少部分问题进行训练，减少计算量，保证模型的稳定性。

主权项：1.一种考虑多参考因素的StackOverflow重复问题检测方法，其特征在于，包括：如下步骤：S1、从StackOverflow历史问题数据集中挑选出重复问题与正常问题构建数据集，从数据集中筛选出本身包含参考信息并且原问题非空的重复问题作为有效重复问题，所述参考信息包括：描述、标题、标签信息，所述正常问题包括重复问题的原问题；S2、对数据集中有效重复问题和正常问题各中各参考信息进行预处理，将各参考信息转化为向量形式；S3、计算预处理后的有效重复问题与正常问题间各参考信息的相似度；S4、对预设数量的一部分有效重复问题构建训练集，通过人工蜂群算法计算各参考信息所占权重，并通过添加问题的召回率和排名信息的目标函数判断权重分配的优劣，得到相似度模型；S5、将预设数量的另一部分有效重复问题构建的测试集输入相似度模型中，对测试集中的每个重复问题和正常问题进行相似度计算，获取n个相似度分数最高的重复问题，进而判断获取的n个重复问题是否包含原问题，如果包含则为成功召回；所述步骤S4中，改进后的人工蜂群算法基于传统ABC算法进行改进，其具体为：输入各参考信息的相似度，设定改进后的人工蜂群算法，包括：初始蜂群数目，迭代次数，最大搜索限制，1根据式1初始化种群解xi，i＝1，2，…，SN：xij＝xmin,j+rand0,1xmax,j-xmin,j1i为初始化解的数目，j为向量的维度，即参考因素的数量，这里维度为6，xi为求解的参数向量；2计算种群中各蜜蜂的适应值，其中，适应度选择总体的召回问题数量；3cycle＝1；4repeat；5雇佣蜂根据式2产生新的解vi并计算适应值：vij＝xij+φijxij-xkj2其中，φ表示0～1的随机数，k表示另外一个解；6根据召回问题数量作为第一次比较因素，对召回问题数量相同的两组解进一步比较排序信息，召回问题以相似度排序，排名靠前给与一个高分，通过总的分数进行比较反映解的优劣，式3为排名信息计算公式，n为召回的问题数量，rankm为第m个问题的排名信息： 7根据适应度大小即召回问题数量来计算选择蜜源xi的概率pi：8观察蜂根据概率pi选择蜜源xi，根据2式在该蜜源附近产生新的蜜源vi，并计算新蜜源vi的适应值；9观察蜂根据贪心算法选择蜜源；10决定是否存在需要放弃的蜜源，如果存在，根据1式随机产生一个蜜源代替它；11cycle＝cycle+112untilcycle＝MCN，13输出效果最佳的参数向量。

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