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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于区块链溯源与方法级别的细粒度软件缺陷定位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：CN115525552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211156898.2，技术领域涉及：G06F11/362；该发明授权一种基于区块链溯源与方法级别的细粒度软件缺陷定位方法是由吴晓鸰;占文韬;凌捷设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链溯源与方法级别的细粒度软件缺陷定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于区块链溯源与方法级别的细粒度软件缺陷定位方法，包括：对历史缺陷报告和该缺陷报告中的源代码文件进行方法体提取，计算其余弦相似度并且进行排序；对排序后的方法体进行扩充处理；将历史缺陷报告和该缺陷报告中的源代码文件中提取的所有方法体保存在区块链系统的区块上；提交当前新的缺陷报告；对当前新的缺陷报告经过方法体提取以及扩充处理后，构造查询语句；判断区块链系统中是否存在未检索过的区块，或构造查询语句继续查询，或计算余弦相似度并进行排名并进行缺陷定位；判断软件缺陷定位是否成功，或进行信息处理并打包上传，或构造查询语句并重新进行查询，直到定位成功。本发明将软件缺陷定位精细化到方法级，解决了方法体中的词项稀疏问题，同时利用区块链技术，使基于方法级别的细粒度软件缺陷定位技术在工程应用等方面提供更加有效的管理和实现，降低了缺陷定位技术的实现成本和难度，提供了统一的数据存储和管理，并且具有一定的安全性和可靠性。

本发明授权一种基于区块链溯源与方法级别的细粒度软件缺陷定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链溯源与方法级别的细粒度软件缺陷定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对历史缺陷报告和该缺陷报告中的源代码文件进行方法体提取，计算其余弦相似度并且进行排序，具体实施步骤： S101：从源代码文件中通过抽象语法树AST来实现对源代码文件的解析，提取出的方法体记作mi，其中，1＝i＝n，n为源代码方法体的总数； S102：每个方法体进行文本预处理，包括依据Java编程驼峰命名规则从方法名中分离英文单词，去掉停用词，去掉Java保留关键字、去掉各种符号，得到预处理后的方法m′i； S103：将所有的缺陷报告bri和方法m′i通过Skip-gram模型训练，得到m′i中每个词对应的N为词向量w，w＝v1,v2,...,vN，其中vN表示在第N个维度的值；Skip-gram模型的最低频率设置为1，窗口数设置为5，并且维度N的值设置为300； S104：计算每个词向量的tfidf值，{t1,t2,...,tm}表示从方法体m′i中提取出的词项，m表示词干总数，对于单个词项ti，其tfidf计算公式为： tfidfti＝tfti×idfti tfidf公式中词汇频率tfti，逆文本频率idfti公式如下： 是指方法mj中的词干ti的频率，是指词干ti的方法数量，|M|表示所有源文件中方法数量的总和；对于每个方法Mj,其中，1≤j≤|M|，其经过词向量表示集合tfidf处理后的表示形式为： 其中，表示此项ti的词向量； S105：以第k，其中，1≤k≤|M|个方法作为查询，将其他方法其中，i≠k视作为查询对象；通过计算和的余弦相似度进而对其中，i≠k进行排序，由此得到一个大小为|M|-1的序列，通过对所有|M|个方法中的每一个方法的相似方法进行排序，从而得到|M|个大小为|M|-1的序列；方法和方法的夹角余弦相似度为Sk,1,Sk,2,...,Sk,|M|-1，其对应的公式为： S2：对排序后的方法体进行扩充处理； S3：将历史缺陷报告和该缺陷报告中的源代码文件中提取的所有方法体保存在区块链系统的区块上； S4：提交当前新的缺陷报告； S5：对当前新的缺陷报告经过方法体提取以及扩充处理后，构造查询语句； S6：判断区块链系统中是否存在未检索过的区块，如果存在未检索过的区块，则构造查询语句，在区块链系统中溯源世往回选取n个区块进行检索，n是人为规定的自然数，如果不存在未检索过的区块，则计算余弦相似度并进行排名，选取排名靠前的方法体进行软件缺陷定位； S7：判断软件缺陷定位是否成功，如果软件缺陷定位成功，将此次缺陷定位的缺陷报告和对应的被修改的文件信息经过方法体提取和扩充处理打包放进新区块，上传到区块链系统，如果软件缺陷定位不成功，则构造查询语句，重新进行查询。

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