[發明專利]一種依賴包推薦方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質在審
| 申請號: | 202010947659.3 | 申請日: | 2020-09-10 |
| 公開(公告)號: | CN112182199A | 公開(公告)日: | 2021-01-05 |
| 發明(設計)人: | 熊龍 | 申請(專利權)人: | 中信銀行股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/335 | 分類號: | G06F16/335;G06F8/73 |
| 代理公司: | 北京市蘭臺律師事務所 11354 | 代理人: | 張峰 |
| 地址: | 100020 北京市朝*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 依賴 推薦 方法 裝置 電子設備 可讀 存儲 介質 | ||
1.一種依賴包推薦方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取用戶輸入的構建文件信息;
匹配與所述輸入的構建文件具有目標依賴關系的目標依賴包;其中所述目標依賴包存儲于預先構建的構建文件依賴包知識庫中;
將所述目標依賴包推薦至用戶。
2.根據權利要求1所述的依賴包推薦方法,其特征在于,所述構建依賴包知識庫包括:
提取軟件倉庫中構建文件樣本的依賴信息數據集;
利用關聯規則挖掘算法獲取所述依賴信息數據集的頻繁項集;
根據滿足預設置信度頻繁項集的非空子集的關聯規則,構建所述依賴包知識庫。
3.根據權利要求2所述的依賴包推薦方法,其特征在于,所述利用關聯規則挖掘算法獲取所述依賴信息數據集的頻繁項集包括:
掃描依賴信息數據集獲取目標依賴關系的頻次;
將頻次滿足預設閾值的數據集確定為頻繁1項集;
根據至少兩個頻繁1項集的關聯規則確定頻繁2項集;
采用迭代算法確定頻繁K項集。
4.根據權利要求3所述的依賴包推薦方法,其特征在于,根據滿足預設置信度頻繁項集的非空子集的關聯規則,構建所述依賴包知識庫包括:
選取頻繁K項集的目標非空子集;
當所述K項集的所有非空子集與將所述目標非空子集的置信度滿足預設置信度時;
則輸出所述目標非空子集與K項集其他非空子集的依賴規則;
根據所述頻繁K項集和所述輸出的依賴規則構建依賴包知識庫。
5.根據權利要求4所述的依賴包推薦方法,其特征在于,在所述匹配與所述輸入的構建文件具有目標依賴關系的目標依賴包之前,所述方法還包括:
根據獲取的用戶輸入的構建文件信息,利用依賴包推薦引擎在所述依賴包知識庫中提取目標依賴關系的目標依賴包;
利用所述目標依賴包生成目標依賴包選項組件。
6.根據權利要求5所述的依賴包推薦方法,其特征在于,所述方法還包括:
將所述目標依賴包選項組件顯示在界面上向用戶推薦;
所述目標依賴包選項組件接收用戶操作指令,匹配所述目標依賴包;其中所述用戶操作指令用于選擇目標依賴包。
7.根據權利要求1-6任一項所述的依賴包推薦方法,其特征在于,所述方法還包括:
所述構建的構建文件知識庫可接受用戶自定義修改;其中所述修改包括:對所述關聯規則和/或構建文件樣本進行新增、刪除、更新、修改。
8.一種依賴包推薦裝置,其特征在于,所述裝置包括:讀取模塊、匹配模塊、存儲模塊和推薦模塊,其中,
所述讀取模塊,用于獲取用戶輸入的構建文件信息;
所述匹配模塊,用于匹配與所述輸入的構建文件具有目標依賴關系的目標依賴包;所述目標依賴包存儲于預先構建的構建文件依賴包知識庫中;
所述存儲模塊,用于存儲構建的構建文件依賴包知識庫。
所述推薦模塊,用于將所述目標依賴包推薦至用戶。
9.一種電子設備,其特征在于,包括處理器和存儲器;
所述存儲器,用于存儲操作指令;
所述處理器,用于通過調用所述操作指令,執行權利要求1-7中任一項所述的方法。
10.一種計算機可讀存儲介質,其特征在于,所述存儲介質上存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-7中任一項所述的方法。
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