基于语义网络的海量源码搜索引擎

发布时间：2017-10-25 04:26

  本文关键词：基于语义网络的海量源码搜索引擎

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【摘要】：提出一种通过类自然语言输入在海量源码库中进行代码搜索的方法,旨在提高开源代码在方法层面的重用性。相比于传统的关键字匹配的海量源码搜索方案与基于自然语言的上下文相关的项目内定位方法,本文的程序分析结合语义网络的算法既可解决前者由于源码中缩写与近义词问题带来的目标无法匹配的问题,同时也可解决基于自然语言的源码定位受限于指定项目无法在应用于海量源码搜索的限制。最后通过实验验证引擎的可靠性与可用性。
【作者单位】： 上海交通大学软件学院;江西省计算技术研究所;
【关键词】： 大数据挖掘 代码推荐 程序分析 语义网络
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言代码的重用性在软件工程领域是一个很重要的课题。通过面向对象分析、模块化编程,开发者可以很大程度地提升代码的重用性。但在具体编码时,仍然会遇到很多在方法层面上需要重用的情况。考虑如寻找一段可直接使用的寻路算法,或者是矩阵打包算法。这些具有特定功能的源码在

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本文编号：1092086