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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于相似匹配与异构图的跨项目缺陷预测方法及系统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：CN119690846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411915691.8，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于相似匹配与异构图的跨项目缺陷预测方法及系统是由史玉良;张鹏举;程林;王新军;陈志勇;闫中敏;孔凡玉设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于相似匹配与异构图的跨项目缺陷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于相似匹配与异构图的跨项目缺陷预测方法及系统，通过计算源项目与目标项目的特征分布差异和实例相似度，选择出与目标项目最相似的源项目作为用于训练的源项目，确保缺陷预测模型训练数据的高相关性与代表性，从而提高缺陷预测模型的泛化性能。构建异构图，基于图卷积和交叉注意力机制，将多类型边的信息有效聚合到图的节点表示中，从而使节点不仅包含局部特性，还能反映代码结构的全局依赖关系，显著提升缺陷预测模型对代码缺陷特征的表达能力。

本发明授权基于相似匹配与异构图的跨项目缺陷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于相似匹配与异构图的跨项目缺陷预测方法，其特征在于，包括： 计算每个源项目分别与目标项目的分布差异和实例特征相似度，得到各个源项目的分布差异评分和实例特征相似度评分；具体为： 根据源项目和目标项目的特征分布概率，通过KL散度计算方式计算源项目与目标项目的分布差异； 利用最大信息系数计算源项目和目标项目中相同特征的特征重要性，并进行归一化处理；基于归一化后的特征重要性，计算源项目实例与所述目标项目的特征加权相似度，对源项目的每个实例对应的特征加权相似度求平均值，得到源项目对应的实例特征相似度评分； 根据各个源项目的分布差异评分和实例特征相似度评分计算各个源项目分别对应的加权相似评分，确定用于训练的源项目； 对用于训练的源项目构建代码结构图，利用构建的代码结构图对缺陷预测模型进行训练，所述目标项目通过训练好的缺陷预测模型，得到缺陷预测结果；其中，所述缺陷预测模型由图卷积网络和交叉注意力机制构建得到； 其中，构建代码结构图具体为： 使用解析分析工具为每个方法生成抽象语法树； 利用得到的抽象语法树，向抽象语法树中添加控制流图的起点和终点； 依据控制流图、调用图、数据流图、程序依赖图的边的添加规则，向图中添加各个类型的边，将文件中的所有方法连接起来，构建包含多种类型边的代码结构图； 所述缺陷预测模型对代码结构图的处理过程为： 对异构图中的每种边类型单独进行图卷积，并基于交叉注意力机制得到边类型权重聚合不同边类型的图卷积结果； 对聚合后的代码结构图进行全局池化处理，生成特征向量，并对生成的特征向量通过全连接层和激活函数处理，得到缺陷概率值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区山大南路27号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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