一种基于CNN的系统潜在BUG热点预测方法

一种基于CNN的系统潜在BUG热点预测方法，捕捉代码语法结构信息，将源代码转换为抽象语法树；选择适合的静态分析工具，提取模块间的依赖信息，构建代码模块之间的依赖关系图；将抽象语法树和依赖关系图转换为图像形式，使用词嵌入技术将抽象语法树转换为数值特征向量，将代码模块之间的依赖关系图信息映射到向量空间；根据图像数据选择2D卷积层并构建CNN模型；训练模型，将处理过的数据分为训练集、验证集和测试集，在训练集上训练模型；并使用验证集调优超参数，在测试集上评估模型性能，并分析结果，同时定期重新训练模型，以适应新的数据和变化的模式。本发明通过分析代码数据结构和版本控制日志的数据来预测系统中的BUG，降低维护成本。