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摘要:
提出一种通过类自然语言输入在海量源码库中进行代码搜索的方法,旨在提高开源代码在方法层面的重用性。相比于传统的关键字匹配的海量源码搜索方案与基于自然语言的上下文相关的项目内定位方法,本文的程序分析结合语义网络的算法既可解决前者由于源码中缩写与近义词问题带来的目标无法匹配的问题,同时也可解决基于自然语言的源码定位受限于指定项目无法在应用于海量源码搜索的限制。最后通过实验验证引擎的可靠性与可用性。
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文献信息
篇名 基于语义网络的海量源码搜索引擎
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 大数据挖掘 代码推荐 程序分析 语义网络
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 19-23
页数 5页 分类号 TP312
字数 3282字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.07.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡翔 上海交通大学软件学院 5 23 3.0 4.0
2 舒礼莲 3 119 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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2019(2)
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
大数据挖掘
代码推荐
程序分析
语义网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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