李囈瑾 寧浩宇 劉秀

云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司信息中心 云南 昆明 650217

代碼倉庫分析下的代碼推進(jìn)方法與機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘有密切的聯(lián)系。我們可以將機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘作為代碼倉庫分析下代碼推薦方法的基礎(chǔ)。以下是本文對基于代碼倉庫分析的代碼推薦方法相關(guān)研究。

1 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘

1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘工具分析

weka是機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘常見工具，weka的特點(diǎn)就是非商業(yè)化，是一種免費(fèi)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘軟件，weak是建立在Java編程語言基礎(chǔ)之上的，對于多數(shù)的操作系統(tǒng)均有較好的兼容性，可為用戶提供數(shù)據(jù)分類、預(yù)處理、關(guān)聯(lián)分析等功能。weak中數(shù)據(jù)輸入格式為二維矩陣，文件格式后有ARFF的后綴名稱，所輸入的數(shù)據(jù)一般為一個(gè)或者多個(gè)實(shí)例，并由一組屬性對實(shí)例進(jìn)行補(bǔ)充說明。

1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析

機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)過多年發(fā)展已經(jīng)形成了基于不同思想下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法之間存在一定的聯(lián)系性。舉例來說，數(shù)值預(yù)測機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以在輸出數(shù)值對應(yīng)區(qū)間設(shè)定好后，在分類算法中應(yīng)用，這樣就將分類算法與數(shù)值預(yù)算算法聯(lián)系在一起。由此可見不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是相互關(guān)聯(lián)的。假設(shè)學(xué)習(xí)概念模型是機(jī)器學(xué)習(xí)算法運(yùn)行的前提，所謂假設(shè)學(xué)習(xí)概念模型就是預(yù)先確定概念模型。通常情況下，規(guī)則模型、聚類模型、線性模型、表模型以及樹模型是常使用的概念模型。以上模型帶有較強(qiáng)的抽象性，機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要在具體學(xué)習(xí)場景中對模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整[1]。舉例來說，機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型如果使用的是決策樹模型，則需要在已知數(shù)據(jù)基礎(chǔ)下對每個(gè)葉子中間節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)進(jìn)行確定，由此構(gòu)建出與實(shí)際學(xué)習(xí)場景相適應(yīng)的決策樹模型。

2 編程語言及其相關(guān)工具分析

2.1 Java語言

Java編程語言具有跨平臺性的特點(diǎn)，是一種可以面向?qū)ο蟮木幊陶Z言。Java編程語言的前身是Oak語言，該語言產(chǎn)生于1990年。目前全球互聯(lián)網(wǎng)在不斷發(fā)展的背景下，Java語言已經(jīng)在各個(gè)手機(jī)應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域和web開發(fā)領(lǐng)域所應(yīng)用，在目前的編程語言中享有重要地位。解釋型、簡單性、健壯性、網(wǎng)絡(luò)技能性、可移植性、安全性以及高性能等是Java語言的特點(diǎn)。Java作為一種編程語言與C++編程語言在語法規(guī)則上有著較大的相似性，我們可以將Java編程語言看成是C++編程語言的進(jìn)一步發(fā)展，但是Java編程語言摒棄了C++編程語言的不足，Java編程語言可以在發(fā)布的JDK包中對常用函數(shù)預(yù)先定義，明確字符串、數(shù)組等的操作。Java編程語言可面向?qū)ο螅坎僮骶梢砸詥挝粓?zhí)行。將Java文件編譯為Class文件是Java程序編譯的特點(diǎn)，這些文件均由字節(jié)碼構(gòu)成，在所有平臺上的Java虛擬機(jī)均可以運(yùn)行。早期的Java程序存在運(yùn)行慢的問題，但是伴隨編譯器的不斷發(fā)展，進(jìn)一步優(yōu)化了字節(jié)碼編譯，將其轉(zhuǎn)化為機(jī)器碼，字節(jié)碼和機(jī)器碼在轉(zhuǎn)化的過程中明顯提高了Java程序運(yùn)行速度。Java程序中還具備自動回收管理內(nèi)存的功能，該項(xiàng)功能可為開發(fā)者專注邏輯功能創(chuàng)造良好的條件，能有效解決C++程序運(yùn)行中泄露內(nèi)存的問題。

2.2 Eclipse JDT

Eclipse作為一款集成開發(fā)環(huán)境，Eclipse與Java有高度的相似性，開發(fā)者可以在網(wǎng)絡(luò)上自由瀏覽發(fā)布的源代碼，也可以經(jīng)Eclipse發(fā)布接口開發(fā)插件，進(jìn)一步拓展Eclipse功能。JDT作為一種開發(fā)工具，主要是針對Java編程語言而產(chǎn)生的，是Eclipse自帶的一款編程語言開發(fā)工具。開發(fā)者在JDT發(fā)布的API下可以自主編程，改變以往手動操作Java工程項(xiàng)目和資源的方式。比如開發(fā)者可以創(chuàng)建新的項(xiàng)目、語法分析Java程序、對已有項(xiàng)目生成源代碼、對編程語言中的錯(cuò)誤進(jìn)行檢查并重構(gòu)源代碼等。Eclipse JDT中重要部分之一就是Java模型，Java模型可以對Java工程資源進(jìn)一步分解，將其分解成相應(yīng)的元素模型，構(gòu)建起元素模型與Java工程資源相對應(yīng)的關(guān)系。舉例來說，IJavaModel該元素主要是代表工作區(qū)的根Java元素，它的后代是IJavaProjects；IField該元素代表在類型中的字段聲明；IMethod該元素代表在類型中方法聲明或者構(gòu)造函數(shù)聲明[2]。

2.3 Jsoup

Jsoup作為一種html文件解析器，主要是針對Java產(chǎn)生的。該解析器可以對網(wǎng)絡(luò)上的網(wǎng)址所對應(yīng)的本地html文件或者h(yuǎn)tml文件進(jìn)行解析。Jsoup的API操作方式與JQuery下提供的API操作方式有較大的相似性，可以按照DOM形式提高數(shù)據(jù)讀取速度和操作速度。字符串、文件、URL等的傳入，對html內(nèi)容進(jìn)行分析；采用DOM形式和CSS選擇器搜索、讀取數(shù)據(jù)；借助API操作html文件元素、屬性以及文本內(nèi)容等是Jsoup的基本功能。

3 基于人氣指標(biāo)的推薦方法

軟件開發(fā)過程中，多數(shù)的開發(fā)人員會選擇使用API，所謂API就是應(yīng)用編程接口。但是API的使用需要開發(fā)者對API扎實(shí)記憶。API記憶對開發(fā)者來說不免是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，尤其是在遇到開發(fā)問題時(shí)，開發(fā)人員需要將所要解決的問題輸入到搜索引擎中，之后瀏覽搜索引擎中篩選出來的博客或者論壇，對其中含有代碼的示例頁面進(jìn)行查看。隨后參考示例中的方法，將其直接復(fù)制到網(wǎng)頁上或者進(jìn)行相應(yīng)的修改。Stack OverFlow作為IT專業(yè)問答網(wǎng)站，全球使用者居高不下，該網(wǎng)站主要側(cè)重于TI領(lǐng)域上的知識分享和問題解決方法。企業(yè)級應(yīng)用開發(fā)和移動應(yīng)用開發(fā)中Java在Stack OverFlow上享有非常重要的地位，據(jù)資料顯示Java問題數(shù)量在Stack OverFlow網(wǎng)站上一直處于前三位。以上足以說明Stack OverFlow網(wǎng)站上有許多值得開發(fā)人員借鑒的和效仿的內(nèi)容。但是分析之前API方法推薦研究相關(guān)資料，多數(shù)研究學(xué)者的代碼倉庫為開源工程代碼，這樣側(cè)重于開源代碼上的研究是為了解決某一領(lǐng)域問題為研究目標(biāo)，而不能將API涉及多個(gè)方面，將其局限在了特定的方向。基于此就需要開發(fā)者將代碼倉庫作為Stack OverFlow數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲post中的示例代碼，基于人氣指標(biāo)的推薦方法不僅可以有效控制代碼倉庫體量，將體量控制在較小的程度，而且也可以繼續(xù)擴(kuò)大API應(yīng)用范圍，使其涉及更多的方面。Favorite Count Answer Count等是居高不下的人氣指標(biāo)，這些指標(biāo)也常作為API方法的參考權(quán)重值[3-4]。

Stack Overflow數(shù)據(jù)分析和處理主要包括五部分內(nèi)容，一是提取Java有關(guān)的Post Type，將Post Type作為Question的post；二是過濾posts表里Post Type是Answer的post；三是用Jsoup分析post，將Java代碼片段分離出來，Post表中需要以html的格式存儲body字段，將其作為網(wǎng)頁上的主要內(nèi)容。全球人氣居高不下的Stack OverFlow網(wǎng)站使用的是自定義標(biāo)簽，自定義標(biāo)簽可以格式化文本插入的實(shí)例代碼；四是對分離出來的Java代碼片段進(jìn)行語法分析，判斷是否是Java代碼；五是提取post中的人氣指標(biāo)，按照API方法對人氣權(quán)重進(jìn)行計(jì)算[5-6]。

CSCC、BCC、BMN是目前與Java相關(guān)的API方法推薦主要工具。其中CSCC有較高的文本相似度，可實(shí)現(xiàn)對推薦API方法的排序；BCC是建立在出現(xiàn)頻率基礎(chǔ)之前的，可滿足推薦API方法的排序要求；BMN則是先進(jìn)行K-NN分類，之后在頻率基礎(chǔ)上對推薦API方法排序。

4 基于優(yōu)化Apriori算法的代碼推薦方法

Apriori算法可以有效節(jié)約頻繁項(xiàng)集的生成時(shí)間，能將一些完全不可能是頻繁項(xiàng)集的集合在最早的時(shí)間內(nèi)消除。舉例來說，定律1中支持度大于min-support是這個(gè)集合的特點(diǎn)，則被列為頻繁項(xiàng)集，該集合的子集也理所應(yīng)當(dāng)是頻繁項(xiàng)集。定律2中支持度小于min-support是這個(gè)集合的特點(diǎn)，則被列為非頻繁項(xiàng)集，該集合中的子集也理所應(yīng)當(dāng)是非頻繁項(xiàng)集。結(jié)合定律1和定律2在Apriori算法下具體步驟所示如下，步驟一：設(shè)定最小置信度和最小支持度；步驟二：對數(shù)據(jù)庫中的全部事務(wù)進(jìn)行讀取，一維候選集為任何一項(xiàng)，對每個(gè)候選一維選集置信度進(jìn)行計(jì)算，所選擇的一維頻繁集則為大于最小置信度的項(xiàng)；步驟三：對全部的一維頻繁集進(jìn)行掃描，一維頻繁集生成二維候選集，并對全部的二維候選集置信度進(jìn)行計(jì)算，所選擇的二維候選集則為大于最小置信度的項(xiàng)；步驟四：對上述步驟二和步驟三進(jìn)行重復(fù)，由此生成高一級的候選集，并對候選集置信度進(jìn)行計(jì)算，這級的頻繁項(xiàng)也為大于最小置信的項(xiàng)。一直到新的頻繁集不能產(chǎn)生為止；步驟五：求出全部頻繁集S所有的非空子集A，并求出A的補(bǔ)集B。如果非空子集A的置信度和補(bǔ)集B的置信度大于最小置信度，則A→B的規(guī)則是存在的。連續(xù)做連接和減枝操作是Apriori算法的特點(diǎn)[7-8]。

Apriori算法的優(yōu)化可以從以下幾方面分析，一是優(yōu)化生成頻繁集。Apriori計(jì)算復(fù)雜度對條數(shù)和項(xiàng)數(shù)有較高的敏感性。想要進(jìn)一步優(yōu)化Apriori算法就需要從生成頻繁集階段入手，在Apriori算法運(yùn)行前，就需要借助Java編程語言進(jìn)行裁剪輸入；二是優(yōu)化生成規(guī)則。生成規(guī)則的優(yōu)化需要秉持以下選取原則，原則一如果當(dāng)前對象能調(diào)用的API方法不在頻繁集中，可排除；原則二選出當(dāng)前頻繁項(xiàng)中可以調(diào)用出來的API方法，將其定義為Y，隨后將Y的補(bǔ)集求出來。如果Y的補(bǔ)集不是API方法下的非空子集，可排除。基于優(yōu)化Apriori算法的代碼推進(jìn)方法與人氣指標(biāo)的推薦方法是相互關(guān)聯(lián)的，兩者結(jié)合可進(jìn)一步創(chuàng)新代碼倉庫分析下的代碼推進(jìn)方法[9-10]。

5 結(jié)束語

綜上所述，基于代碼倉庫分析的代碼推薦方法是軟件開發(fā)領(lǐng)域研究的熱門話題。以上就是本文對基于代碼倉庫分析的代碼推薦方法相關(guān)介紹，希望可進(jìn)一步豐富該領(lǐng)域研究內(nèi)容。