基于机器学习的Bug处理方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的Bug处理方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：对历史Bug日志标记Bug问题类型标签；将标记后的历史Bug日志作为训练数据输入机器学习算法，训练得到Bug类型确定模型；所述Bug类型确定模型以Bug日志为输入，以Bug问题类型为输出。本申请基于机器学习算法对历史Bug进行训练，得到Bug类型确定模型，基于该模型能够进一步实现对出现的Bug快速确定问题类型，方便技术人员能够基于问题类型快速从历史处理方案中获取处理过同样问题类型的Bug的解决方案以供参考，减少Bug问题处理中人力成本的投入，同时也提高了Bug处理的效率。

【技术实现步骤摘要】
基于机器学习的Bug处理方法、系统、设备及存储介质
本专利技术属于计算机软件工程领域，特别涉及一种基于机器学习的Bug处理方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
公司生产过程中，软件程序的运行往往会出现很多Bug，此时需要基于Bug提出问题清单并汇总，最终分摊到不同
的技术人员去分析并解决这些Bug。随着生产的积累，很多新出现的Bug，其实早已有解决方案或类似的解决方案，但是由于公司人员流动，新接手的技术人员并不清楚是什么原因导致的Bug，仍然是需要重新分析并提出解决方案，显然这是需要投入较多的人力成本，同时也严重影响了公司的生产效率。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是为了克服上述缺陷，提供一种基于机器学习的Bug处理方法、系统、设备及存储介质。本专利技术是通过下述技术方案来解决上述技术问题：一种基于机器学习的Bug处理方法，所述方法包括：对历史Bug日志标记Bug问题类型标签；将标记后的历史Bug日志作为训练数据输入机器学习算法，训练得到Bug类型确定模型；所述Bug本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器学习的Bug处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n对历史Bug日志标记Bug问题类型标签；/n将标记后的历史Bug日志作为训练数据输入机器学习算法，训练得到Bug类型确定模型；/n所述Bug类型确定模型以Bug日志为输入，以Bug问题类型为输出。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的Bug处理方法，其特征在于，所述方法包括：
对历史Bug日志标记Bug问题类型标签；
将标记后的历史Bug日志作为训练数据输入机器学习算法，训练得到Bug类型确定模型；
所述Bug类型确定模型以Bug日志为输入，以Bug问题类型为输出。


2.如权利要求1所述的基于机器学习的Bug处理方法，其特征在于，所述将标记后的历史Bug日志作为训练数据输入机器学习算法的步骤具体包括：
提取所述历史Bug日志中与不同数据处理模块对应的Bug字符串；
对所有Bug字符串进行编码得到Bug矩阵数据；
将所述Bug矩阵数据和所述Bug类型标签作为训练数据输入机器学习算法。


3.如权利要求2所述的基于机器学习的Bug处理方法，其特征在于，所述提取所述历史Bug日志中与不同数据处理模块对应的Bug字符串的步骤之后，所述方法还包括：
标记所述历史Bug日志的Bug发生时间；
所述将所述Bug矩阵数据和所述Bug类型标签作为训练数据输入机器学习算法的步骤还包括：
将所述Bug发生时间作为训练数据输入机器学习算法。


4.如权利要求1所述的基于机器学习的Bug处理方法，其特征在于，所述机器学习算法包括无监督机器学习算法。


5.如权利要求1所述的基于机器学习的Bug处理方法，其特征在于，所述训练得到Bug类型确定模型的步骤之后，所述方法还包括：
获取当前Bug日志；
将所述当前Bug日志输入所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘秉星，
申请(专利权)人：展讯通信天津有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12