一种移动应用版本更新的图形化说明生成方法及系统的制作方法

文档序号:8527924阅读:142来源:国知局
一种移动应用版本更新的图形化说明生成方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及移动应用展示技术领域,尤其涉及一种移动应用版本更新的图形化说明生成方法及系统。
【背景技术】
[0002]近年来,随着信息技术的高速发展和移动终端的快速普及,移动应用产业取得了突飞猛进的发展。面对用户层出不穷的需求,当前的应用软件一直处于持续更新的状态,各种移动软件已成功应用于生活的各个领域,各种便捷的应用在用户的手指点击下变为现实,比如购物、打车、地图等。软件产业的兴起为用户的生活带来了新的变革,然而多样化的移动应用以及频繁更新的软件版本,为用户选择合适的软件提出了新的挑战。
[0003]对于频繁更新的移动应用,用户希望能在更新应用之前直观地了解相应的修改并决定是否要进行更新,查看更新日志是较好的选择。然而,软件更新描述往往包含技术相关的叙述,比如修改界面的控件(list等),调整配置信息等,这对于不熟悉软件开发的用户是陌生而晦涩的。另外,更新描述还会包括一些模糊的描述,如bug修复、性能提升等,用户更希望直观的查看相应的修改界面。如手机端的12306软件,近期的版本对验证码的输入样式做了更改,由传统的字符输入改为选出给定关键字对应的图片,显然直接展示修改前后的对应验证码界面比用文本描述更为清晰直观。
[0004]另外,通过对谷歌市场(googleplay store) 306个应用程序(Applicat1n,app),1007个修改记录的调研,发现接近45%的更新与用户界面相关,这些与界面布局或界面功能相关的修改信息正是用户感兴趣的。针对当前的更新描述不够清晰直观的现状,生成更为直观的图形化修改说明来帮助普通用户了解app更新状态是非常必要的。
[0005]现在谷歌市场等app应用程序商店提供的都是新版本修改的文本描述,没有针对具体的修改展现对应的用户界面。而新版本修改的文本描述可以比较准确的叙述修改的信息,帮助一定经验的用户了解版本修改详情。然而文本描述不够直观,而且部分更新描述包含技术实现相关的信息,普通用户很难理解,体验感不好。

【发明内容】

[0006]本发明的目的在于克服现有技术的不足,本发明提供了一种移动应用版本更新的图形化说明生成方法及系统,可以为用户展现软件更新对应的用户界面,可以帮助用户更为清晰直观地了解软件的变化,为用户提供更好的服务,明显改善用户体验。
[0007]为了解决上述问题,本发明提出了一种移动应用版本更新的图形化说明生成方法,所述方法包括:
[0008]对移动应用修改前后版本更新的类进行聚类,获得聚类结果;
[0009]根据所述聚类结果定位修改所述移动应用对应的用户界面;
[0010]根据修改后的用户界面生成更新描述的图形化说明。
[0011]优选地,所述根据所述聚类结果定位修改所述移动应用对应的用户界面的步骤,包括:
[0012]在所述聚类结果中提取类名,并对类名做基本的处理;
[0013]以修改类所属的源代码文档作为输入,对源代码进行预处理;
[0014]对经过预处理的文档集合进行建模,生成主题模型;
[0015]在所述主题模型中匹配查询对应的主题,匹配对应的源代码类,对主题中的类按照相关程度进行排序得到类的概率逐步减小的文档主题生成模型LDA列表;
[0016]通过类的结构依赖分析在结构耦合层次上找出与修改的类相关的类列表,构建依赖图;
[0017]根据所述类列表对所述LDA列表中的类按照相关程度重新排序;
[0018]识别最靠前的交互界面。
[0019]优选地,所述在所述聚类结果中提取类名,并对类名做基本的处理的步骤,包括:
[0020]对修改中的某个类作为输入,通过源代码静态分析方式提取类名;
[0021]对所述类名进行基本处理。
[0022]优选地,所述对所述类名进行基本处理的步骤,包括:对所述类名作切分单词处理,将处理后的多个词作为关键字进行LDA查询。
[0023]相应地,本发明实施例还提供一种移动应用版本更新的图形化说明生成系统,所述系统包括:
[0024]聚类模块,用于对移动应用修改前后版本更新的类进行聚类,获得聚类结果;
[0025]修改模块,用于根据所述聚类模块所获得的聚类结果定位修改所述移动应用对应的用户界面;
[0026]生成模块,用于根据修改后的用户界面生成更新描述的图形化说明。
[0027]优选地,所述修改模块包括:
[0028]基本处理单元,用于在所述聚类结果中提取类名,并对类名做基本的处理;
[0029]预处理单元,用于以修改类所属的源代码文档作为输入,对源代码进行预处理;
[0030]主题模型生成单元,用于对经过预处理的文档集合进行建模,生成主题模型;
[0031]查询单元,用于在所述主题模型中匹配查询对应的主题,匹配对应的源代码类,对主题中的类按照相关程度进行排序得到类的概率逐步减小的文档主题生成模型LDA列表;
[0032]构建单元,用于通过类的结构依赖分析在结构耦合层次上找出与修改的类相关的类列表,构建依赖图;
[0033]排序单元,用于根据所述类列表对所述LDA列表中的类按照相关程度重新排序;
[0034]识别单元,用于识别最靠前的交互界面。
[0035]优选地,所述基本处理单元还用于对修改中的某个类作为输入,通过源代码静态分析方式提取类名;并对所述类名进行基本处理。
[0036]优选地,所述基本处理单元还用于对所述类名作切分单词处理,将处理后的多个词作为关键字进行LDA查询。
[0037]在本发明实施例中,通过生成图形化更新描述,可以为用户展现软件更新对应的用户界面,可以帮助用户更为清晰直观地了解软件的变化,为用户提供更好的服务,明显改善用户体验。
【附图说明】
[0038]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0039]图1是本发明实施例的移动应用版本更新的图形化说明生成方法的流程示意图;
[0040]图2是本发明实施例中更新类的聚类结果示意图;
[0041]图3是本发明实施例中定位修改移动应用对应的用户界面的过程示意图;
[0042]图4是本发明实施例中生成更新对应的图形化说明的流程示意图;
[0043]图5是本发明实施例的移动应用版本更新的图形化说明生成系统的结构组成示意图。
【具体实施方式】
[0044]下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
[0045]图1是本发明实施例的移动应用版本更新的图形化说明生成方法的流程示意图,如图1所示,该方法包括:
[0046]S101,对移动应用修改前后版本更新的类进行聚类,获得聚类结果;
[0047]S102,根据聚类结果定位修改移动应用对应的用户界面;
[0048]S103,根据修改后的用户界面生成更新描述的图形化说明。
[0049]在SlOl中,本发明基于源代码比较处理方式,即对于给定的两个源代码版本,分析版本之间的修改并找出每个修改对应的用户界面。然而,源代码版本之间的修改可能包含多重目的,这里以修改前后的源代码版本作为输入,采用机器学习的方法将有同样修改目的的类聚集到一个集合中,即聚类。图2是某两个源代码版本更新类的聚类结果,其中包括多个修改,每个修改表示与该修改相关的源代码类的集合。
[0050]在移动应用工程中,一个用户界面对应一个activity组件(移动应用中的基本组件),即一种源代码类,而且每个activity都会在配置文件中注册。因此,对于步骤I中得到的各个修改,该步骤主要是找出修改是与哪个activity相关的。
[0051]通过S102中定位到的修改对应的用户界面(activity),用命令定向修改前后版本中的源代码类activity,最后按照一定的规则来生成修改对应的图形化说明。
[0052]在S102中,利用源代码的语义和结构依赖的特点识别出与修改对应的用户界面。每个修改是若干个相关类的集合,分别以每个类作为起点,结合信息检索模型LDA和源代码类的依赖关系,生成一个与修改的类相关的类的排序列表<修改的类,<类1,类2,...,类n> >,其中每个类都有一个表示与修改类相关程度的概率值,通过排序列表找出最靠前的activity作为该修改类对应的用户界面。最后,分析修改集合中所有类对应的ac t i V i ty,命中次数最多的即为该修改对应的用户界面。
[0053]下面结合图3说明识别修改中的一个类对应的activity的具体过程。
[0054]如图3所示,S102包括:
[0055]S1021,在聚类结果中提取类名,并对类名做基本的处理;其中,对修改中的某个类作为输入,通过源代码静态分析方式提取类名;对类名进行基本处理。
[0056]S1022,以修改类所属的源代码文档作为输入,对源代码进行预处理;这里主要根据编程习惯,标识符(类名,方法名,变量名)和注释都包含功能实现相关的信息,利用这些潜在的重要信息可以挖掘相关的类。然而不同于自然语言文档,面向对象程序是结构性的,且很多单词都没有功能性的意义。因此,在主题模型生成前对源代码进行预处理是关键的。该步骤以修改类所属的源代码文档作为输入,对源代码进行预处理,主要包括信息提取、单词切分、提取词干、去停用词,以及针对app源码规模小的特点提出的基于结构信息和词频-逆向文档频率(tf-1df)的词权重的方法来过滤噪音词。<
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