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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于关联规则挖掘的软件故障多维度关联关系分析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：CN119718942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411857862.6，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于关联规则挖掘的软件故障多维度关联关系分析方法是由王勇;王天一;张笑阳;张伟杰设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关联规则挖掘的软件故障多维度关联关系分析方法在说明书摘要公布了：本发明是一种基于关联规则挖掘的软件故障多维度关联关系分析方法。本发明涉及软件服务故障检测技术领域，本发明针对软件故障定位领域提出基于关联规则挖掘的软件故障多维度关联关系分析方法，实现了对软件故障从故障间关联、故障内特征关联、软件故障结构关联三个维度进行关联关系分析，并将不同维度的分析结果进行故障多维度关联系数计算，生成最终的关联关系分析结果。本发明相对于传统基于测试用例、软件度量的故障关联关系分析方法，具有综合考虑了软件故障发生的场景下多个不同维度，分析更加全面的优势；相对于Apriori关联规则挖掘算法，具有面对大规模数据时效率更高的优势。

本发明授权一种基于关联规则挖掘的软件故障多维度关联关系分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关联规则挖掘的软件故障多维度关联关系分析方法，其特征是：所述方法包括以下步骤： 步骤1：进行数据预处理，将测试用例数据进行预处理，并将测试用例数据转化为最适合进行关联规则挖掘的格式； 步骤2：数据预处理结束后，使用FP-Growth方法进行故障关联规则挖掘，获得频繁项集； 步骤3：进行故障间关联关系紧密度计算，衡量故障在故障本身这一维度的关联关系强度； 所述步骤3具体为： 通过故障间关联关系紧密度L来衡量故障在故障间关系这一维度的关联程度，计算提升度，提升度是指在数据库D中，含有关联规则的先导A的条件下，同时含有后继B出现的概率与B出现总体发生的概率之比： 对故障关联系数进行归一化处理，使故障间关联关系紧密度的取值范围处于-∞到1之间，因此故障间关联关系紧密度L的计算公式如下： 故障间关联关系紧密度L作为衡量故障在故障本身这一维度的关联关系强度，L的值越接近1关联关系越强； 步骤4：进行故障特征关联系数计算，度量两故障在故障内特征信息这一维度上的相似程度； 所述步骤4具体为： 故障特征集使用集合的形式将故障的特征进行表示，当A是某故障对应的故障特征集，则通过下式所示： 其中，Ai为当前故障对应的软件故障特征模型中在第i个特征上的值； 确定故障特征维度相似度：在对两故障的特征关联系数进行计算时，首先需要将两故障的每一个特征维度分别计算相似度，即为故障特征维度相似度； 使用Levenshtein比作为衡量两故障维度相似度的方法： 其中，a和b分别为一个字符串，代表故障特征信息中某一个特征的值，代表字符串a的长度，代表a与b之间的Levenshtein距离； 确定故障特征关联系数S：故障特征关联系数即为故障特征相似度，用于度量两故障在故障内特征信息这一维度上的相似程度； 当A、B为两故障的故障特征集，即两个d维的向量，向量中每个特征值对应软件故障特征模型中的一个特征维度，设Aj、Bj为任意一个特征维度的标识，则故障特征关联系数S的计算方法如下： 计算出故障特征关联系数，以此作为软件故障在故障内部特征这一维度的关联关系强度度量； 步骤5：进行软件故障结构关联系数计算，判断结构关联关系； 所述步骤5具体为： 通过函数依赖图衡量故障之间的关联关系强度，定义两相邻函数节点之间的传播可能性p计算方法如下： 其中，x、y为函数依赖图中的相邻节点，nexty代表y的后继节点集，outy,x代表y到x的出度； 计算出函数依赖图中任意两个节点的传播可能性，即软件故障结构关联系数，软件故障结构关联系数M的计算公式如下： 其中，ti为函数依赖图中节点A到节点B的最短路径上的第i个节点； 通过累乘的方式计算最终软件故障结构关联系数，系数值越高代表结构关联关系越强； 步骤6：进行软件故障多维度关联系数计算，得到准确的软件故障多维度关联系数； 所述步骤6具体为： 通过下式计算软件故障多维度关联系数FCC： 其中，分别表示故障间关联关系紧密度、故障内特征关联系数、软件故障结构关联系数所占的权重，其中。

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