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龍圖騰網獲悉西藏問樵科技有限公司申請的專利基于云計算的軟件開發方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119536786B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411242492.5，技術領域涉及：G06F8/71；該發明授權基于云計算的軟件開發方法是由孔繁亮;于學勇;遲寶龍設計研發完成，并于2024-09-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于云計算的軟件開發方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于云計算的軟件開發方法，具體涉及微服務管理領域，用于解決軟件開發中的特性標志優化和清理問題，是通過對每項特性標志進行系統性能一致性分析與依賴路徑復雜度評估，實現精準分片管理，顯著提升系統性能一致性和穩定性。利用Neo4j圖數據庫構建特性標志、代碼模塊和配置項的實時更新依賴關系圖，基于此計算功能冗余指數和調整成本指數，并結合優化警示系數生成優化和清理建議，有效識別和處理未使用或冗余的特性標志，減少資源浪費，警示信號通過自動化工具和CICD管道實時分發，確保開發、運維團隊和監控模塊及時響應，進行特性標志的動態調整和智能化管理，提升系統的魯棒性和資源利用率，確保系統的持續優化和穩健發展。

本發明授權基于云計算的軟件開發方法在權利要求書中公布了：1.基于云計算的軟件開發方法，其特征在于，包括步驟： S1，在微服務架構中，對每項特性標志進行系統性能一致性分析與依賴路徑復雜度評估，分別獲取環境適應性譜和跨模塊依賴熵，并基于此對特性標志進行分片管理； 環境適應性譜的獲取邏輯為： a1，在不同的執行環境中記錄特性標志啟用時的系統性能數據； a2，對時間序列進行去噪和歸一化處理，確保數據質量； a3，通過快速傅里葉變換將時間域信號轉換為頻域信號，提取頻譜特征； a4，計算不同環境下頻譜特征的差異，衡量特性標志在各環境下的頻譜差異； a5，計算開發環境與測試環境、開發環境與生產環境、測試環境與生產環境之間的頻譜差異度，頻譜差異度是通過1減去余弦相似度得到； a6，計算所有環境對的頻譜差異度的總和，得到總頻譜差異，然后，根據總頻譜差異計算環境適應性譜，環境適應性譜EAS＝11+總頻譜差異； 跨模塊依賴熵的獲取邏輯為： b1，在代碼倉庫中收集特性標志在不同模塊中的依賴關系數據，記錄依賴調用路徑和頻率； 從代碼倉庫中提取特性標志在各模塊中的依賴關系，形成依賴調用路徑，依賴調用路徑表示特性標志在不同模塊間的調用順序，每個調用路徑記錄調用頻率和路徑標識； b2，對依賴關系數據進行去重和標準化處理； b3，構建特性標志在不同模塊中的依賴調用路徑樹，記錄每個路徑的調用頻率； 將標準化后的依賴調用路徑Pi及其調用頻率C′i組織成樹結構，根節點為特性標志，子節點為依賴模塊，每條路徑從根節點出發，經過多個子節點，形成完整的調用路徑； b4，計算每條依賴調用路徑的復雜度，使用路徑復雜度公式；計算每條依賴調用路徑的長度LPi； 路徑長度公式：其中，ni為路徑Pi上的節點數；dj,j+1為節點j到節點j+1的距離；根據路徑長度和調用頻率計算路徑復雜度CPi； 路徑復雜度公式：CPi＝-LPilogC′i+ε，其中，C′i為標準化后的調用頻率；ε為防止對數零值的極小常數； b5，將所有依賴調用路徑的復雜度總和通過自然對數的底轉換后，計算出跨模塊依賴熵，以綜合衡量特性標志的依賴復雜性； 計算所有依賴調用路徑的復雜度總和S，總和公式：m為總路徑數； 計算跨模塊依賴熵，具體公式如下：CMDE＝1+eS-1； S2，搭建Neo4j圖數據庫，構建特性標志、代碼模塊、配置項的節點和依賴關系的邊，定期提取并導入特性標志及其依賴關系，形成實時更新的依賴關系圖； S3，利用Neo4j圖數據庫的查詢和分析能力，計算特性標志的功能冗余指數和調整成本指數，并將兩者進行結合獲得優化警示系數，基于優化警示系數生成優化和清理建議，分發紅色、黃色和綠色信號，指導優先優化、監控評估和定期檢查；功能冗余指數的獲取邏輯為： d1，提取每個特性標志的功能特性，形成功能特征向量； 為每個特性標志定義功能特性集合G，包括輸入參數、輸出結果、關鍵操作、涉及的模塊； 將功能特性轉化為特征向量Xa；Xa＝[g1,g2,...,gm]； gl表示性標志的第l個功能特性值；m表示功能特性的總數； d2，計算每對特性標志之間的功能相似度； 使用余弦相似度衡量功能特征向量之間的相似度，余弦相似度公式： Xa，Xb表示特性標志的功能特征向量；||Xa||表示特征向量的模； 計算所有特性標志對之間的功能相似度，形成功能相似度矩陣M，矩陣元素：Mab＝CosSimXa,Xb； d3，評估每個特性標志的功能重疊度； 計算特性標志與其他所有特性標志的功能重疊度，功能重疊度公式： Oa表示特性標志a的功能重疊度；N表示特性標志的總數； d4，引入功能重要性，調整重疊度的權重； 為每個特性標志分配功能重要性權重Qa，基于其在系統中的關鍵程度，重要性權重公式： Criticalitya表示特性標志a的關鍵程度；c是一個變化的索引，用于遍歷系統中的每個特性標志，范圍從1到N； 計算加權后的功能重疊度，加權重疊度公式： d5，基于加權功能重疊度，計算每個特性標志的功能冗余指數； 結合加權重疊度和功能相似度矩陣，計算功能冗余指數FRI，冗余指數公式： FRIa表示特性標志a的功能冗余指數；Mab表示特性標志a和b之間的功能相似度； 調整成本指數的獲取邏輯為： e1，評估特性標志在代碼中的修改難度，形成功能復雜度評分； 計算特性標志在代碼庫中涉及的文件和模塊數量，標記為Da； 評估特性標志的代碼修改可能影響的邏輯路徑和函數調用鏈長度，標記為Ia； 結合代碼分布廣度和修改影響范圍，計算代碼修改復雜度Ca，公式：Ca＝Da×logIa+1； e2，評估特性標志在測試中的覆蓋情況，形成功能測試覆蓋度評分； 計算特性標志在單元測試中的覆蓋率，標記為Ua； 計算特性標志在集成測試中的覆蓋率，標記為Ja； 結合單元測試和集成測試覆蓋率，計算功能測試覆蓋度Ta，公式： e3，評估特性標志的調整對系統部署過程的影響，形成部署影響評分； 計算特性標志所在模塊的部署頻率，標記為La； 評估特性標志調整對其他服務和模塊的影響程度，標記為Ra； 結合部署頻率和影響范圍，計算部署影響評分Pa，公式： e4，結合代碼修改復雜度、測試覆蓋度和部署影響，計算調整成本指數； 綜合代碼修改復雜度、測試覆蓋度和部署影響，計算調整成本指數ACIa，公式： S4，基于圖數據庫的分析結果，生成的警示信號通過自動化工具和CICD管道實時分發。

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