發(fā)布時間：2020-05-18 12:34

【摘要】：代碼補(bǔ)全推薦是軟件工程領(lǐng)域的熱門研究,可以提升軟件開發(fā)效率�，F(xiàn)有的代碼補(bǔ)全推薦算法大都是針對關(guān)鍵詞與語句粒度的,這種粒度的推薦所能提供的代碼信息量較小,因此存在效率不高的問題,而現(xiàn)代軟件開發(fā)更需要若干代碼行(稱之為代碼塊)這樣大粒度的代碼推薦以提升代碼推薦效率。為了實(shí)現(xiàn)大粒度代碼補(bǔ)全推薦,需要在代碼庫中搜索出與待補(bǔ)全代碼相似的代碼,但由于待補(bǔ)全代碼的不完整造成與完整代碼有較大的差異,從而導(dǎo)致難以搜索出相似代碼。近期一種新的能發(fā)現(xiàn)大差異(Large-gap)代碼克隆的算法CCAligner被提出,使代碼塊粒度的代碼補(bǔ)全推薦成為了可能。本文基于差異代碼克隆算法改造,以及對現(xiàn)有大量的、高質(zhì)量源碼庫的利用,提出了一種全新的代碼塊補(bǔ)全推薦算法。論文的主要工作和貢獻(xiàn)如下:(1)差異代碼克隆技術(shù)研究及改造本文通過使用大差異代碼克隆算法在代碼庫中搜索出與待補(bǔ)全代碼塊相似的候選代碼塊,但由于大差異代碼克隆算法是用于在一個代碼集合中去發(fā)現(xiàn)彼此是克隆的所有差異代碼對,而本文是在代碼集合中搜索出與某個待補(bǔ)全代碼塊相似的差異代碼塊,兩者對算法搜索的要求不同,因此需要進(jìn)行改造以降低計算成本和提升針對性。針對上述問題,我們將大差異代碼克隆算法的查找模式從多對多改為一對多,增加預(yù)處理將與待補(bǔ)全代碼塊無關(guān)的代碼塊全部過濾,并通過計算實(shí)驗(yàn)選取優(yōu)化的算法參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改造后的算法在5M行的代碼庫中的相似代碼檢測時間只有原算法的10.7%;對于滑動窗口數(shù)為5、誤配數(shù)為1、相似度閾值為0.5的算法參數(shù),可以將原算法參數(shù)的F值提升10%以上。(2)代碼塊補(bǔ)全推薦算法設(shè)計與實(shí)現(xiàn)在上面的工作基礎(chǔ)上,我們進(jìn)一步對搜索結(jié)果中候選代碼塊進(jìn)行補(bǔ)全推薦算法設(shè)計。由于代碼庫中存在大量重復(fù)代碼,為防止相同或相近的候選代碼被重復(fù)推薦,因此本文通過對搜索出的結(jié)果(候選代碼)進(jìn)行聚類使得相同或相近的代碼塊作為一類推薦。此外,為保證推薦代碼的有用性,需要對聚類后的候選代碼塊進(jìn)行打分排序,讓相關(guān)性高的候選代碼塊優(yōu)先被推薦。本文根據(jù)問題特點(diǎn)選取DBSCAN作為聚類算法對搜索結(jié)果進(jìn)行聚類,聚類后我們從每個類別中選取一個代碼塊作為代表,然后從代碼出現(xiàn)的頻率、代碼的語法與語義相似度三個方面對代碼塊進(jìn)行相關(guān)性打分,并按照得分順序?qū)Υ�碼進(jìn)行補(bǔ)全推薦。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在收集的Android Social Network數(shù)據(jù)集上本文方法進(jìn)行了放回和不放回計算實(shí)驗(yàn),Top-3準(zhǔn)確率分別達(dá)到93.75%和68.75%;本文方法相對于僅能尾部代碼塊補(bǔ)全推薦方法進(jìn)行了比較,Top-1準(zhǔn)確率提升了20%至30%。
【圖文】：

第Ｉ章緒邋論逡逑網(wǎng)絡(luò)和基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ＧＲＵ（Ｇａｔｅ邋Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ邋Ｕｎｉｔ）模型應(yīng)用于ｔｏｋｅｎ補(bǔ)全問逡逑題，同時根據(jù)Ｐｙｔｈｏｎ語言的特性對源代碼進(jìn)行語法分析以提升ｔｏｋｅｎ的質(zhì)量，，從逡逑而最終提升ｔｏｋｅｎ補(bǔ)全的效果。逡逑１．２．３．代碼行粒度的代碼補(bǔ)全技術(shù)逡逑代碼行粒度的代碼補(bǔ)全技術(shù)是指正在編寫的代碼塊缺失了下一行代碼（如逡逑圖１．３－（ａ）所示），通過使用代碼行補(bǔ)全方法將下一行代碼補(bǔ)全完成（如圖ｌ．３－（ｂ）逡逑所示）。Ｌｉｔｔｌｅ邋ｅｔａｌ．ｌ｜６】根據(jù)代碼庫中己有代碼建立關(guān)鍵詞和函數(shù)調(diào)用的關(guān)系，然逡逑后在代碼段中輸入特定的關(guān)鍵詞，最后根據(jù)關(guān)鍵詞與函數(shù)調(diào)用的關(guān)系以及語法逡逑自動補(bǔ)全這段代碼。Ｒａｙｃｈｅｖ邋ｅｔ邋從代碼中提取對象的ＡＰ丨調(diào)用序列建立二逡逑元組模型，然后使用統(tǒng)計語言模型學(xué)習(xí)其中的規(guī)律，之后對待補(bǔ)全的代碼建立逡逑ＡＰＩ調(diào)用序列，通過使用訓(xùn)練好的統(tǒng)計語言模型推薦可能的ＡＰＩ，再結(jié)合己給的逡逑提示信息完成代碼行的補(bǔ)全。逡逑ｖｏｉｄ邋ｅｘａｍｐｌｅＭ＾ｄｉａＲｅｃｃｒｄｅｒ（）邋ｔｈｒｏｗｓ邋１０Ｅｘｃ？ｐｔｉｏｎ邋（逡逑

第２章問題定義及相關(guān)知識逡逑本章概要：本章主要介紹了代碼塊補(bǔ)全推薦的問題定義與所涉及逡逑到的相關(guān)技術(shù)。主要分為四個部分，首先介紹了代碼塊補(bǔ)全推薦的問題逡逑定義，接著介紹了幾種常用的代碼表現(xiàn)形式，之后介紹了代碼克隆的相逡逑關(guān)知識，然后介紹了聚類算法的相關(guān)技術(shù)，最后對本章內(nèi)容進(jìn)行小結(jié)。逡逑２．１問題定義逡逑２．１．１．代碼塊概念逡逑本文所研宄的問題是代碼塊補(bǔ)全推薦問題，首先介紹代碼塊的概念，代碼塊逡逑是指一個方法或者是由一對大括號里的一段連續(xù)代碼語句序列［｜９］，圖２．ｌ－（ａ）逡逑和圖２．ｌ－（ｂ）分別是連續(xù)代碼語句序列形式的代碼塊以及函數(shù)方法形式的代碼塊逡逑的實(shí)例。逡逑
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2669723