[发明专利]一种基于上下文分析的Python API实时推荐方法在审
| 申请号： | 202010957757.5 | 申请日： | 2020-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN114254097A | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 许蕾;何欣程;徐宝文 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F16/335 | 分类号： | G06F16/335;G06F16/35;G06F40/216;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明为一种基于上下文分析的Python API实时推荐方法。其特征是首先提取Python代码上下文中调用点；接着对每个调用点进行类型推断，若推断成功，使用推断类型可调用方法作为API候选集，否则从标准库API、第三方库API以及当前上下文定义API这三方面生成；接着从五方面约束提取仅含真阳性的数据流序列：赋值操作、循环结构、属性访问/调用、容器访问以及函数参数传递；然后通过上下文分析收集三方面特征，即数据流序列、token相似度和共现规则，将特征编码为特征向量；接着对特征向量进行标记，将所有标记后向量放入随机森林模型训练；最后基于训练好的推荐模型，将推荐结果按照概率得分进行排序并呈现给开发者。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 上下文 分析 python api 实时 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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