基于Stack Overflow的Java主题分析

发布时间：2025-02-08 11:30

　　Stack Overflow(简称SO)是国外著名的程序技术问答平台,在该平台上,软件开发人员针对特定编程语言或开发技术提出问题,其他用户利用自己的领域知识和经验为这些问题提供答案。据统计,在Stack Overflow的所有提问中,针对Java开发框架和第三方开发包提问与回答的帖子占有了相当高的比例。作为目前最受欢迎的编程语言之一,Java提供了丰富的类库和API文档,通过对Stack Overflow中Java语言相关的帖子进行分析,有助于帮助软件开发人员更好的使用该语言。因此,本文提出一套完整的主题模型分析方法,针对Stack Overflow中Java相关的帖子进行统计分析和主题分析。该框架分为四个步骤:(1)数据集获取:本文从Stack Exchange Data Dump网站下载Stack Overflow的数据集,同时提取和筛选与Java相关的数据,并对提取的数据进行预处理。(2)Java技术趋势分析:针对Stack Overflow中的帖子数量,本文对当前热门的Java技术进行了统计分析,讨论热门的Java技术近年来帖子数随时间的变化趋势。同时还将近年来一些同类型的技术帖...

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文研究内容
    1.4 本文研究方法
    1.5 本文组织结构
2 相关技术背景
    2.1 Stack Overflow介绍
        2.1.1 Stack Overflow中的问题
        2.1.2 Stack Overflow中提问的方式
    2.2 主题模型
        2.2.1 向量空间模型
        2.2.2 潜在语义分析
        2.2.3 概率潜语义分析
        2.2.4 潜在狄利克雷分配
3 数据获取及预处理框架
    3.1 数据源介绍
        3.1.1 Stack Overflow数据源
        3.1.2 Posts.xml数据集
        3.1.3 Tags.xml数据集
    3.2 数据获取方法
        3.2.1 标签提取
        3.2.2 标签筛选
        3.2.3 问题文本提取
    3.3 数据预处理方法
4 基于Stack Overflow的 Java技术趋势分析
    4.1 Java技术使用趋势统计
        4.1.1 数据提取
        4.1.2 Java技术趋势统计
        4.1.3 结论
    4.2 Java技术使用趋势对比
        4.2.1 数据提取
        4.2.2 Java技术趋势对比
        4.2.3 结论
5 基于Stack Overflow的主题模型分析
    5.1 生成文档主题
        5.1.1 LDA主题模型
        5.1.2 主题模型参数设定
        5.1.3 主题模型分析
    5.2 相关主题分析方法
        5.2.1 主题评价与排序方法
        5.2.2 主题代表提问选择方法
    5.3 实验结果分析
        5.3.1 主题分类
        5.3.2 主题代表问题
        5.3.3 主题受关注度指标评价
        5.3.4 主题困难程度指标评价
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：4031455