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龙图腾网获悉国网信息通信产业集团有限公司;四川中电启明星信息技术有限公司申请的专利一种基于机器学习的APP性能多维度分析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：CN120723614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511222627.6，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权一种基于机器学习的APP性能多维度分析方法及系统是由周平;段波伟;白姗;敬昕;李习靖;刘飞龙;秦宗列;雷炎设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的APP性能多维度分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及移动应用程序性能分析技术领域，公开了一种基于机器学习的APP性能多维度分析方法及系统，其中，一种基于机器学习的APP性能多维度分析方法包括：构建代码语义理解模型，对APP源代码进行分析，提取代码的结构化特征和语义信息；构建性能演变分析模型，通过收集和分析APP在不同版本中的性能数据，识别性能指标的长期变化模式；构建代码性能知识图谱，将代码实体和性能指标作为节点，它们之间的影响关系作为边；构建双态映射预测模型，预测代码变更对APP性能的长短期影响；本发明通过深度理解代码语义和长期性能演变规律，能够准确预测代码变更对性能的影响。

本发明授权一种基于机器学习的APP性能多维度分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的APP性能多维度分析方法，其特征在于，包括： 构建代码语义理解模型，对APP源代码进行分析，提取代码的结构化特征和语义信息； 基于提取的代码结构化特征和语义信息，构建性能演变分析模型，通过收集和分析APP在不同版本中的性能数据，识别性能指标的长期变化模式； 构建性能演变分析模型的步骤包括： 性能指标收集，收集APP的关键性能指标数据，包括响应时间、内存占用、CPU使用率、电池消耗、启动时间多维度指标； 性能时间序列构建，将收集到的性能指标数据按版本组织成时间序列，形成性能演变数据集； 性能演变模式识别，应用长短期记忆网络对性能时间序列数据进行分析，识别性能指标的长期变化趋势、周期性模式和异常点； 性能状态向量化，对每个版本的多维性能指标进行综合处理，生成表示APP性能状态的向量表示； 基于代码语义理解模型输出的代码实体信息和性能演变分析模型输出的性能指标数据，构建代码性能知识图谱，将代码实体和性能指标作为节点，它们之间的影响关系作为边，实现对代码变更与性能变化关系的系统建模； 基于代码性能知识图谱中的节点关系和边权重信息，构建双态映射预测模型，接收当前时间点的代码状态和性能状态作为输入，预测代码变更对APP性能的长短期影响； 构建双态映射预测模型的步骤包括： 双态连续映射模型构建，基于代码性能共演理论，构建双态连续映射模型，该模型接收当前时间点的代码状态和性能状态作为输入，输出预测的未来时间点的代码状态和性能状态； 演化映射函数训练，利用历史版本的代码和性能数据，训练演化映射函数，包括代码状态演化函数和性能状态演化函数； 路径影响分析，基于知识图谱，分析代码变更通过不同路径对性能指标的影响，计算综合影响分数，识别关键影响路径； 性能预测结果生成，输入当前代码状态和计划的代码变更，预测系统生成性能影响评估报告，包括短期直接影响和长期累积影响，以及影响的置信区间； 所述演化映射函数的具体实现包括： 对于代码状态演化函数，首先将当前代码状态和性能状态连接并通过全连接层进行特征融合，得到融合状态表示；然后将代码变更通过特征提取网络转换为变更表示；接着使用注意力机制计算融合状态表示中与变更最相关的部分；最后通过残差连接将变更带来的影响与原代码状态结合，生成未来代码状态预测； 对于性能状态演化函数，首先通过图神经网络分析代码变更在知识图谱上的传播路径，识别受影响的性能节点；然后计算每个影响路径的权重和延迟特性；接着基于当前性能状态和路径影响预测未来各时间点的性能变化；最后将各时间点的预测综合为未来性能状态的完整表示； 双态映射预测模型包括： 代码状态编码器，将代码实体及其关系编码为固定维度的向量表示，采用图卷积网络实现； 性能状态编码器，将多维性能指标编码为固定维度的向量表示，采用自编码器网络实现； 变更特征提取器，从代码差异中提取结构化特征，采用卷积神经网络和递归神经网络相结合的方式实现； 演化预测器，接收当前状态和变更信息，预测未来状态，采用基于Transformer架构的序列到序列模型实现； 多任务学习框架，同时优化代码状态预测和性能状态预测两个任务，通过共享参数提高模型泛化能力。

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