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文檔簡介
1、軟件需求量的劇增以及社會(huì)化大生產(chǎn)要求的不斷提高,使得程序員對開發(fā)工具性能的要求越來越高。在有關(guān)軟件開發(fā)工具性能的研究中,智能化是其中的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向。目前軟件開發(fā)工具普遍采用智能感知技術(shù)輔助用戶進(jìn)行開發(fā)。然而,該技術(shù)所起的作用僅限于輸入的自動(dòng)補(bǔ)全操作,無法提供更具智能化的功能,譬如無法預(yù)知用戶下一步所需的函數(shù)信息等。個(gè)性化推薦技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測需求的功能,然而當(dāng)前該技術(shù)主要應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,并沒有應(yīng)用到軟件開發(fā)中。
本文借鑒電
2、子商務(wù)網(wǎng)站利用個(gè)性化推薦技術(shù)向用戶推薦商品的做法,提出了將個(gè)性化推薦技術(shù)應(yīng)用到軟件開發(fā)中的思想。軟件開發(fā)工具所提供的函數(shù)或其它資源可以看作是各式各樣的“商品”,軟件開發(fā)即開發(fā)者購買此類“商品”的過程。軟件開發(fā)推薦系統(tǒng)就是利用推薦技術(shù)輔助用戶開發(fā)軟件的系統(tǒng)。通過學(xué)習(xí)當(dāng)前各種推薦技術(shù),并考慮到軟件開發(fā)的特點(diǎn),本文深入研究了關(guān)聯(lián)規(guī)則在軟件開發(fā)推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用。針對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori算法存在的不足,本文從優(yōu)化交易數(shù)據(jù)庫、引入推薦結(jié)果
3、反饋因子和結(jié)合應(yīng)用限定參數(shù)三個(gè)方面對其進(jìn)行改進(jìn),提出了一種改進(jìn)的Apriori算法。然后建立了軟件開發(fā)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦模型,并根據(jù)開發(fā)過程中公共代碼和私有代碼對用戶影響的不同,提出了一種基于加權(quán)的關(guān)聯(lián)規(guī)則計(jì)算策略。
利用改進(jìn)的Apriori算法和加權(quán)計(jì)算策略,本文以LabVIEW開發(fā)工具為例,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的軟件開發(fā)推薦系統(tǒng)。測試結(jié)果表明,該推薦系統(tǒng)兼顧了用戶的功能性和個(gè)性化需求,能夠很好地預(yù)測開發(fā)人員接下來的需求,
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