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龙图腾网获悉西藏问樵科技有限公司申请的专利基于云计算的软件开发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：CN119536786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411242492.5，技术领域涉及：G06F8/71；该发明授权基于云计算的软件开发方法是由孔繁亮;于学勇;迟宝龙设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云计算的软件开发方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于云计算的软件开发方法，具体涉及微服务管理领域，用于解决软件开发中的特性标志优化和清理问题，是通过对每项特性标志进行系统性能一致性分析与依赖路径复杂度评估，实现精准分片管理，显著提升系统性能一致性和稳定性。利用Neo4j图数据库构建特性标志、代码模块和配置项的实时更新依赖关系图，基于此计算功能冗余指数和调整成本指数，并结合优化警示系数生成优化和清理建议，有效识别和处理未使用或冗余的特性标志，减少资源浪费，警示信号通过自动化工具和CICD管道实时分发，确保开发、运维团队和监控模块及时响应，进行特性标志的动态调整和智能化管理，提升系统的鲁棒性和资源利用率，确保系统的持续优化和稳健发展。

本发明授权基于云计算的软件开发方法在权利要求书中公布了：1.基于云计算的软件开发方法，其特征在于，包括步骤： S1，在微服务架构中，对每项特性标志进行系统性能一致性分析与依赖路径复杂度评估，分别获取环境适应性谱和跨模块依赖熵，并基于此对特性标志进行分片管理； 环境适应性谱的获取逻辑为： a1，在不同的执行环境中记录特性标志启用时的系统性能数据； a2，对时间序列进行去噪和归一化处理，确保数据质量； a3，通过快速傅里叶变换将时间域信号转换为频域信号，提取频谱特征； a4，计算不同环境下频谱特征的差异，衡量特性标志在各环境下的频谱差异； a5，计算开发环境与测试环境、开发环境与生产环境、测试环境与生产环境之间的频谱差异度，频谱差异度是通过1减去余弦相似度得到； a6，计算所有环境对的频谱差异度的总和，得到总频谱差异，然后，根据总频谱差异计算环境适应性谱，环境适应性谱EAS＝11+总频谱差异； 跨模块依赖熵的获取逻辑为： b1，在代码仓库中收集特性标志在不同模块中的依赖关系数据，记录依赖调用路径和频率； 从代码仓库中提取特性标志在各模块中的依赖关系，形成依赖调用路径，依赖调用路径表示特性标志在不同模块间的调用顺序，每个调用路径记录调用频率和路径标识； b2，对依赖关系数据进行去重和标准化处理； b3，构建特性标志在不同模块中的依赖调用路径树，记录每个路径的调用频率； 将标准化后的依赖调用路径Pi及其调用频率C′i组织成树结构，根节点为特性标志，子节点为依赖模块，每条路径从根节点出发，经过多个子节点，形成完整的调用路径； b4，计算每条依赖调用路径的复杂度，使用路径复杂度公式；计算每条依赖调用路径的长度LPi； 路径长度公式：其中，ni为路径Pi上的节点数；dj,j+1为节点j到节点j+1的距离；根据路径长度和调用频率计算路径复杂度CPi； 路径复杂度公式：CPi＝-LPilogC′i+ε，其中，C′i为标准化后的调用频率；ε为防止对数零值的极小常数； b5，将所有依赖调用路径的复杂度总和通过自然对数的底转换后，计算出跨模块依赖熵，以综合衡量特性标志的依赖复杂性； 计算所有依赖调用路径的复杂度总和S，总和公式：m为总路径数； 计算跨模块依赖熵，具体公式如下：CMDE＝1+eS-1； S2，搭建Neo4j图数据库，构建特性标志、代码模块、配置项的节点和依赖关系的边，定期提取并导入特性标志及其依赖关系，形成实时更新的依赖关系图； S3，利用Neo4j图数据库的查询和分析能力，计算特性标志的功能冗余指数和调整成本指数，并将两者进行结合获得优化警示系数，基于优化警示系数生成优化和清理建议，分发红色、黄色和绿色信号，指导优先优化、监控评估和定期检查；功能冗余指数的获取逻辑为： d1，提取每个特性标志的功能特性，形成功能特征向量； 为每个特性标志定义功能特性集合G，包括输入参数、输出结果、关键操作、涉及的模块； 将功能特性转化为特征向量Xa；Xa＝[g1,g2,...,gm]； gl表示性标志的第l个功能特性值；m表示功能特性的总数； d2，计算每对特性标志之间的功能相似度； 使用余弦相似度衡量功能特征向量之间的相似度，余弦相似度公式： Xa，Xb表示特性标志的功能特征向量；||Xa||表示特征向量的模； 计算所有特性标志对之间的功能相似度，形成功能相似度矩阵M，矩阵元素：Mab＝CosSimXa,Xb； d3，评估每个特性标志的功能重叠度； 计算特性标志与其他所有特性标志的功能重叠度，功能重叠度公式： Oa表示特性标志a的功能重叠度；N表示特性标志的总数； d4，引入功能重要性，调整重叠度的权重； 为每个特性标志分配功能重要性权重Qa，基于其在系统中的关键程度，重要性权重公式： Criticalitya表示特性标志a的关键程度；c是一个变化的索引，用于遍历系统中的每个特性标志，范围从1到N； 计算加权后的功能重叠度，加权重叠度公式： d5，基于加权功能重叠度，计算每个特性标志的功能冗余指数； 结合加权重叠度和功能相似度矩阵，计算功能冗余指数FRI，冗余指数公式： FRIa表示特性标志a的功能冗余指数；Mab表示特性标志a和b之间的功能相似度； 调整成本指数的获取逻辑为： e1，评估特性标志在代码中的修改难度，形成功能复杂度评分； 计算特性标志在代码库中涉及的文件和模块数量，标记为Da； 评估特性标志的代码修改可能影响的逻辑路径和函数调用链长度，标记为Ia； 结合代码分布广度和修改影响范围，计算代码修改复杂度Ca，公式：Ca＝Da×logIa+1； e2，评估特性标志在测试中的覆盖情况，形成功能测试覆盖度评分； 计算特性标志在单元测试中的覆盖率，标记为Ua； 计算特性标志在集成测试中的覆盖率，标记为Ja； 结合单元测试和集成测试覆盖率，计算功能测试覆盖度Ta，公式： e3，评估特性标志的调整对系统部署过程的影响，形成部署影响评分； 计算特性标志所在模块的部署频率，标记为La； 评估特性标志调整对其他服务和模块的影响程度，标记为Ra； 结合部署频率和影响范围，计算部署影响评分Pa，公式： e4，结合代码修改复杂度、测试覆盖度和部署影响，计算调整成本指数； 综合代码修改复杂度、测试覆盖度和部署影响，计算调整成本指数ACIa，公式： S4，基于图数据库的分析结果，生成的警示信号通过自动化工具和CICD管道实时分发。

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