結(jié)合語義網(wǎng)技術(shù)的類型轉(zhuǎn)換序列推薦研究.pdf

1、由于軟件系統(tǒng)規(guī)模日益擴(kuò)大，為了提高開發(fā)效率，在很多軟件系統(tǒng)的開發(fā)過程中都采用了大量的成熟的框架。然而，開發(fā)人員大多對(duì)于所使用的框架不熟悉，在開發(fā)過程中不知道如何在當(dāng)前程序環(huán)境獲取特定類型的實(shí)例。而如果通過查閱文檔和閱讀代碼進(jìn)行學(xué)習(xí)，將會(huì)耗費(fèi)大量的精力。因此需要代碼推薦工具來提高程序開發(fā)的效率。在代碼推薦的眾多場景中，上述類型轉(zhuǎn)換序列推薦場景極為常見。如何能在該場景下，對(duì)開發(fā)人員提供有效的幫助，成為了眾多研究者感興趣的問題。在以往的工作中

2、，研究者們提出了兩類代碼推薦方法，基于歷史代碼的推薦方法和基于程序環(huán)境信息的推薦方法?；跉v史代碼的推薦方法在推薦過程中，推薦系統(tǒng)根據(jù)當(dāng)前開發(fā)環(huán)境與已有的歷史代碼進(jìn)行比較，找出相似場景的樣例代碼推薦給開發(fā)人員。而基于程序環(huán)境信息的推薦算法，則根據(jù)通過挖掘程序代碼信息，尋找類型轉(zhuǎn)換的關(guān)系，結(jié)合當(dāng)前開發(fā)環(huán)境給出可能的類型轉(zhuǎn)換序列。這兩種方法都存在著一定的缺陷，基于歷史代碼的推薦方法無法保證歷史代碼的質(zhì)量，而基于程序環(huán)境信息的推薦方法在推薦全

3、局靜態(tài)方法時(shí)會(huì)存在空間爆炸問題。語義網(wǎng)技術(shù)使得計(jì)算機(jī)能夠面向數(shù)據(jù)而不是文本內(nèi)容從而為人類提供智能服務(wù)。計(jì)算機(jī)根據(jù)本體中所定義的類及屬性以及推理規(guī)則可以進(jìn)行一定的判斷與推理。這使得計(jì)算機(jī)可以代替人來完成信息的收集、整理、檢索等工作。而類型轉(zhuǎn)換序列推薦問題需要計(jì)算機(jī)在推薦過程中理解代碼之間的關(guān)系并能夠?qū)Υa進(jìn)行有效的檢索和整理，語義網(wǎng)技術(shù)為解決該問題提供了新的思路。語義網(wǎng)技術(shù)近幾年發(fā)展較快，已經(jīng)在一些領(lǐng)域取得了一定的成果。在程序語言領(lǐng)域，已

4、有研究者將語義網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用到軟件版本演化和代碼克隆檢測中，這也為使用語義網(wǎng)技術(shù)解決類型轉(zhuǎn)換序列推薦問題奠定了良好的基礎(chǔ)。
　　本文結(jié)合語義網(wǎng)技術(shù)，對(duì)現(xiàn)有基于程序環(huán)境信息的類型轉(zhuǎn)換序列推薦方法予以改進(jìn)，提出了一套完整的類型轉(zhuǎn)換序列的推薦方法。該方法在選取靜態(tài)方法入口點(diǎn)時(shí)，通過可達(dá)性分析削減了入口點(diǎn)數(shù)目，較好地解決了現(xiàn)有推薦方法中可能遇到的空間爆炸問題，因此能夠?qū)τ陟o態(tài)方法給出較好的推薦結(jié)果。基于本文提出的方法，本研究實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的Ecl

5、ipse插件。與現(xiàn)有工具對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的方法不僅可以在靜態(tài)方法的推薦過程中給出較好的推薦結(jié)果，同時(shí)在普通類型轉(zhuǎn)換序列的推薦過程中，也有效地提高了推薦效果，達(dá)到了預(yù)期工作目標(biāo)。主要內(nèi)容包括：⑴分析了現(xiàn)有的類型轉(zhuǎn)換序列推薦技術(shù)，吸取現(xiàn)有基于程序環(huán)境信息推薦方法的優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)其不足，提出了一套完整的類型轉(zhuǎn)換序列推薦方法。⑵針對(duì)類型轉(zhuǎn)換，建立了相應(yīng)的本體模型，使用SWRL推理規(guī)則對(duì)類型可達(dá)性進(jìn)行分析，解決了靜態(tài)方法推薦過程中可能出現(xiàn)的