[發(fā)明專利]跨項目編程任務(wù)上下文預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111371079.5
• 申請日: 2021-11-18
• 公開（公告）號: CN114115893A
• 公開（公告）日: 2022-03-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 萬志遠(yuǎn);王懿豐;楊小虎
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號: G06F8/41
• 分類號: G06F8/41;G06F16/215;G06F16/242;G06F16/2458
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 陳升華

1.一種跨項目編程任務(wù)上下文預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：收集跨項目的交互歷史，隨后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，劃分出工作階段，最后將工作階段與開發(fā)數(shù)據(jù)融合，形成跨項目工作階段數(shù)據(jù)集；

步驟2：從跨項目工作階段數(shù)據(jù)集中挖掘代碼元素的結(jié)構(gòu)關(guān)系，并基于此為每個工作階段構(gòu)建代碼上下文模型，隨后對模型進(jìn)行抽象化處理，得到跨項目代碼上下文模型庫；

步驟3：從跨項目代碼上下文模型中，挖掘拓?fù)溥壿嬆Ｊ剑δＪ綆彀错椖窟M(jìn)行分類，以跨項目的模式庫為輸入，通過代碼上下文模型預(yù)測算法，為目標(biāo)項目的初始編程任務(wù)預(yù)測代碼上下文。

2.根據(jù)權(quán)利1所述的跨項目編程任務(wù)上下文預(yù)測方法，其特征在于，步驟1中，數(shù)據(jù)清洗，劃分出工作階段，具體包括：

過濾重復(fù)交互歷史、無關(guān)交互事件無效數(shù)據(jù)，隨后將交互歷史劃分為工作階段，并提取每個工作階段訪問到的元素，從中解析出代碼元素。

3.根據(jù)權(quán)利1所述的跨項目編程任務(wù)上下文預(yù)測方法，其特征在于，步驟1中，將工作階段與開發(fā)數(shù)據(jù)融合，具體包括：

分析工作階段時間信息，結(jié)合識別出的代碼倉庫，定位該工作階段對應(yīng)的代碼提交版本，獲取開發(fā)編程數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利1所述的跨項目編程任務(wù)上下文預(yù)測方法，其特征在于，步驟2中，挖掘代碼元素的結(jié)構(gòu)關(guān)系，并基于此為每個工作階段構(gòu)建代碼上下文模型，具體包括：

結(jié)合工作階段的代碼元素以及從編程數(shù)據(jù)中挖掘出的結(jié)構(gòu)關(guān)系，為每個工作階段建立代碼上下文模型，其中以節(jié)點(diǎn)表示代碼元素，以有向邊表示元素間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。

5.根據(jù)權(quán)利1所述的跨項目編程任務(wù)上下文預(yù)測方法，其特征在于，步驟2中，對模型進(jìn)行抽象化處理，具體包括：

以注釋形式為方法和類元素分配抽象角色，將該階段代碼上下文模型中的代碼元素節(jié)點(diǎn)替換為抽象角色節(jié)點(diǎn)，以得到抽象化的模型；

當(dāng)有代碼元素未被分配到抽象角色時，該節(jié)點(diǎn)會從模型中刪除，而與其連接的節(jié)點(diǎn)間的結(jié)構(gòu)關(guān)系會被保留。

6.根據(jù)權(quán)利1所述的跨項目編程任務(wù)上下文預(yù)測方法，其特征在于，步驟3中，從抽象的代碼上下文模型中挖掘跨項目的拓?fù)溥壿嬆Ｊ剑δＪ綆彀错椖窟M(jìn)行分類，具體包括：

分別以各個項目所有的抽象模型以及最小支持度為輸入，挖掘其頻繁子圖作為該項目的拓?fù)溥壿嬆Ｊ剑孕纬砂错椖刻卣鞣诸惖目珥椖康耐負(fù)溥壿嬆Ｊ綆臁?/p>

7.根據(jù)權(quán)利6所述的跨項目編程任務(wù)上下文預(yù)測方法，其特征在于，最小支持度限制了每個模式最小出現(xiàn)次數(shù)。

8.根據(jù)權(quán)利1所述的跨項目編程任務(wù)上下文預(yù)測方法，其特征在于，步驟3中，以跨項目的模式庫為輸入，通過代碼上下文模型預(yù)測算法，為目標(biāo)項目的初始編程任務(wù)預(yù)測代碼上下文，具體包括：

以跨項目拓?fù)溥壿嬆Ｊ綆臁㈩A(yù)測步長、初始訪問到的代碼元素為輸入，首先以預(yù)測步長為深度，沿著源程序中節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)關(guān)系進(jìn)行深度優(yōu)先搜索，獲取擴(kuò)展的代碼元素集并形成擴(kuò)展圖，并為其中所有節(jié)點(diǎn)分配抽象角色；

接著選取項目特征相近的特定的模式庫，并提取擴(kuò)展圖的特定子圖，對于每個子圖，遍歷對應(yīng)模式庫中的所有拓?fù)溥壿嬆Ｊ脚c之匹配，若匹配成功，則該子圖為預(yù)測子圖；

最后將所有預(yù)測子圖歸并，形成最終的預(yù)測代碼上下文模型，并為其中的每個節(jié)點(diǎn)計算置信度confidence，對于節(jié)點(diǎn)v，其置信度confidence_v＝包含節(jié)點(diǎn)v的預(yù)測子圖個數(shù)/預(yù)測子圖總數(shù)。