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龙图腾网获悉陕西致远互联软件有限公司申请的专利一种AI驱动的软件无用功能技术债自动识别及清理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：CN121188362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511753323.2，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种AI驱动的软件无用功能技术债自动识别及清理系统是由曾雨萱;肖虎;于阿妮设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AI驱动的软件无用功能技术债自动识别及清理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种AI驱动的软件无用功能技术债自动识别及清理系统，包括数据采集模块，数据筛选模块，第一清理决策生成模块，第二清理决策生成模块，清理执行模块，本发明通过采集代码运行数据，进行多维度数据分析、构建智能识别模型生成清理决策，经多层安全验证优化决策，执行自动化代码清理，还通过反馈机制持续优化识别流程，可实现精准识别与安全清理，提升技术债治理效率与系统稳定性。

本发明授权一种AI驱动的软件无用功能技术债自动识别及清理系统在权利要求书中公布了：1.一种AI驱动的软件无用功能技术债自动识别及清理系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用以对代码运行数据进行采集； 数据筛选模块，用以根据零流量初筛法对代码运行数据进行初筛，得到初筛后代码运行数据，还用以根据静态依赖过滤法对初筛后代码运行数据进行过滤，得到过滤后代码运行数据，还用以根据待审功能清单生成法和过滤后代码运行数据对待审功能清单进行生成； 第一清理决策生成模块，用以根据待审功能清单对功能检索结果进行生成，所述功能检索结果包括无用功能检索结果和代码检索结果，并根据代码检索结果对第一清理决策进行生成； 第二清理决策生成模块，用以根据无用功能检索结果对无用功能真实性进行判断，并根据判断结果对第二清理决策进行生成，还用以对无用功能真实性的判断过程进行季节性优化，还用以对代码关联性进行判断，并根据代码关联性的判断结果对季节性优化的过程进行关联性调整； 清理执行模块，用以根据第一清理决策和第二清理决策进行代码清理； 所述零流量初筛法包括： 步骤S11，设定一个连续的历史时间窗口与流量阈值； 步骤S12，在所述历史时间窗口内，根据所述代码运行数据中各个功能的调用次数和流量阈值对初筛候选功能进行标记，其中： 对调用次数低于流量阈值的功能进行标记，将其标记为初筛候选功能； 不对调用次数高于流量阈值的功能进行标记； 不对调用次数等于流量阈值的功能进行标记； 步骤S13，将标记为初筛候选功能的功能进行集合，得到初筛后代码运行数据； 所述静态依赖过滤法包括： 步骤S21，对代码库进行静态扫描，得到静态扫描结果，并根据静态扫描结果构建全局代码调用关系图； 步骤S22，识别所述初筛后代码运行数据中的初筛候选功能在所述全局代码调用关系图中的节点； 步骤S23，分析所述节点的被依赖关系，若存在除系统启动初始化路径外的其他主动调用链路，则将该初筛候选功能归类为无用功能，若不存在除系统启动初始化路径外的其他主动调用链路，则将该初筛候选功能归类为死代码； 步骤S24，将保留下来的初筛候选功能作为过滤后代码运行数据进行输出； 所述数据筛选模块中执行的所述待审功能清单生成法包括： 步骤S31，读取所述过滤后代码运行数据，获取所有候选功能标识； 步骤S32，基于所述候选功能标识，自动提取其对应的代码文件路径、类名、方法名和归类； 步骤S33，将所述候选功能标识以及候选功能标识对应的代码文件路径、类名、方法名和归类作为待审功能清单进行输出； 所述第一清理决策生成模块根据待审功能清单对功能检索结果进行生成，所述功能检索结果包括无用功能检索结果和代码检索结果，并根据代码检索结果对第一清理决策进行生成，具体包括： 步骤R1，将待审功能清单中所有归类为死代码的候选功能标识和候选功能标识对应的代码文件路径、类名、方法名作为死代码清单集合，将待审功能清单中所有归类为无用功能的候选功能标识和候选功能标识对应的代码文件路径、类名、方法名作为无用功能清单集合； 步骤R2，将死代码清单集合作为代码检索结果，将无用功能清单集合作为功能检索结果； 所述第一清理决策生成模块将删除代码检索结果的代码作为第一清理决策进行输出； 所述第二清理决策生成模块根据无用功能检索置信度判断模型构建法对无用功能检索置信度模型进行构建，所述无用功能检索置信度模型构建法包括： 步骤M11，收集历史代码清理数据作为训练样本，所述历史代码清理数据包括历史获取的多维特征向量和历史获取的多维特征向量对应的无用功能置信度； 步骤M12，使用所述训练样本对XGBoost分类器进行训练，得到所述无用功能检索置信度模型； 所述第二清理决策生成模块根据无用功能检索结果对无用功能真实性进行判断，并根据判断结果对第二清理决策进行生成，还包括： 步骤M21，从所述无用功能检索结果中提取无用功能的静态特征和动态特征，将无用功能的静态特征和动态特征作为无用功能的多维特征向量； 步骤M22，将所述多维特征向量输入至所述无用功能检索置信度模型； 步骤M23，获取无用功能检索置信度模型输出的无用功能置信度P，并将无用功能置信度P与预设无用功能置信度P0进行比对，根据比对结果对无用功能真实性进行判断，并根据判断结果对第二清理决策进行生成，其中： 当P≥P0时，所述第二清理决策生成模块判定无用功能真实性为真实，将删除无用功能检索结果的代码作为第二清理决策进行输出； 当P＜P0时，所述第二清理决策生成模块判定无用功能真实性为不真实，将保留无用功能检索结果的代码作为第二清理决策进行输出； 所述第二清理决策生成模块对无用功能真实性的判断过程进行季节性优化，包括： 根据季节性判断模型构建法对季节性判断模型进行构建，所述季节性判断模型构建法包括： 步骤T11，收集历史无用功能检索结果和历史无用功能检索结果对应的季节性判断结果，将其作为季节性判断模型训练数据集； 步骤T12，选择随机森林分类器作为季节性判断模型的基础模型； 步骤T13，利用季节性判断模型训练数据集对随机森林分类器进行训练，得到季节性判断模型； 所述第二清理决策生成模块将无用功能检索结果输入季节性判断模型中，获取季节性判断模型输出的季节性判断结果，所述季节性判断结果包括具有季节性和不具有季节性，并根据季节性判断结果对无用功能真实性的判断过程进行季节性优化，其中： 当季节性判断结果为具有季节性时，所述第二清理决策生成模块对无用功能真实性的判断过程进行季节性优化，所述季节性优化包括：通过季节性优化系数α对预设无用功能置信度P0进行季节性优化，得到优化后预设无用功能置信度P0y，设定P0y=α×P0，α=1.15，将预设无用功能置信度P0的值替换为优化后预设无用功能置信度P0y的值，并将无用功能置信度P重新与预设无用功能置信度P0进行比对； 当季节性判断结果为不具有季节性时，所述第二清理决策生成模块不对无用功能真实性的判断过程进行季节性优化； 所述第二清理决策生成模块中所述的对代码关联性进行判断包括： 步骤C11，针对所述无用功能检索结果中的每个无用功能，基于所述静态依赖过滤法构建的全局代码调用关系图，使用广度优先搜索算法计算该无用功能与预定义的核心业务功能集之间的最短调用路径长度； 步骤C12，将计算得到的最短调用路径长度与预设跳数阈值进行比较，当所述最短调用路径长度小于等于所述预设跳数阈值时，判定该无用功能具有代码关联性，当所述最短调用路径长度大于所述预设跳数阈值时判定该无用功能不具有代码关联性； 所述第二清理决策生成模块中所述的根据代码关联性的判断结果对季节性优化的过程进行关联性调整包括： 当判定该功能具有代码关联性时，所述第二清理决策生成模块对季节性优化的过程进行关联性调整，取消季节性优化，并根据关联性调整系数β对预设无用功能置信度P0进行关联性调整，得到调整后预设无用功能置信度P0t，设定P0t=β×P0，β=1.20，将预设无用功能置信度P0的值替换为调整后预设无用功能置信度P0t的值，并将无用功能置信度P重新与预设无用功能置信度P0进行比对； 当判定该功能不具有代码关联性时，所述第二清理决策生成模块不对季节性优化的过程进行关联性调整。

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