一种基于深度学习的软件综合质量评估方法和系统

本发明提出了一种新的基于深度学习的软件综合质量评估方法通过对已有软件的源代码数据定义每个已有软件的m个软件直接评价维度组，获取已有软件的间接评价指标组βj；将所述已有软件的m个软件直接评价维度组和所述已有软件的间接评价指标组作为神经网络模型的训练数据，得到软件综合质量评估模型；获取待评估软件的源代码数据，并通过软件综合质量评估模型对待评估软件的间接评价指标进行预测。可以基于网站已有软件的好评星星数量，软件的收藏量，软件的其他开发分支数量或者软件的用户关注数等已有间接评价，结合软件代码扫描得到的软件本身的质量信息，结合神经网络算法对待评估软件进行预测。