本文關(guān)鍵詞：基于概率圖模型的代碼庫數(shù)據(jù)挖掘，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：源代碼閱讀是一項十分困難的工作,特別是對于那些有成百上千個文件的源代碼工程而言,比如Linux和Gcc這樣的開源代碼庫,我們很難能夠在短時間內(nèi)清楚一個源文件是在做什么。所以對源代碼文件進(jìn)行分析的自動化工具變得十分重要,例如一些可以自動分析軟件結(jié)構(gòu)、功能、調(diào)用關(guān)系、開發(fā)過程甚至是開發(fā)人員與代碼之間的一些聯(lián)系等等。一些傳統(tǒng)的主題模型比如LDA模型可以利用概率關(guān)系從文本中挖掘其中包含的多種主題。但是源代碼數(shù)據(jù)與普通文本有著顯著的區(qū)別,它們的各部分結(jié)構(gòu)不是“平等”的。一個代碼文件中包含的數(shù)據(jù)有接近普通文本的注釋,也有受到程序語言約束的代碼。另外,非監(jiān)督型主題模型只能夠給出主題的詞分布,而無法得到確切的分類名。而且目前并沒有一個針對代碼分類的標(biāo)準(zhǔn)分類系統(tǒng)。在這篇文章中,我們提出了一個新的針對源代碼庫設(shè)計的概率圖模型,用來對源代碼庫進(jìn)行主題挖掘。這個模型不是將代碼文件當(dāng)成普通文本處理,而是將不同的部分,包括代碼、注釋、以及提交記錄信息,進(jìn)行不同的處理并通過主題將他們結(jié)合起來。因此,這個模型在模擬源代碼庫的生成過程中,相比于其它的傳統(tǒng)主題挖掘方法更加貼近源代碼庫的真實生成過程。這使得我們得到的主題分布將更加可靠。但是,如果只有這個概率圖模型,我們?nèi)匀徊荒艿玫揭粋€源代碼文件的確切分類。所以我們選擇建立一個針對與源代碼庫的分類系統(tǒng)。在本文中,我們選擇了對來自于著名的程序問答網(wǎng)站Stack over?ow的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,建立了一個多分枝的層次化分類系統(tǒng)。同時,我們采用了不同的映射方法將源代碼文件最終映射到相應(yīng)的分類系統(tǒng)中。
【關(guān)鍵詞】：代碼主題數(shù)據(jù)挖掘 EM推導(dǎo) 分類系統(tǒng)構(gòu)建
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 主要符號對照表9-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-13
• 1.2 研究內(nèi)容13
• 1.3 主要挑戰(zhàn)13-14
• 1.4 本章小結(jié)14-16
• 第二章 相關(guān)研究及技術(shù)介紹16-22
• 2.1 主題模型16-19
• 2.2 源代碼庫數(shù)據(jù)挖掘19-20
• 2.3 分類系統(tǒng)20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第三章 針對源代碼庫的概率圖模型22-32
• 3.1 預(yù)備知識22-23
• 3.1.1 源代碼文本庫22-23
• 3.2 問題定義23-25
• 3.3 概率圖模型25-28
• 3.3.1 動機(jī)25
• 3.3.2 概率圖模型25-28
• 3.4 圖模型推導(dǎo)與求解28-31
• 3.4.1 EM算法28-29
• 3.4.2 源代碼數(shù)據(jù)的極大似然29-31
• 3.5 本章總結(jié)31-32
• 第四章 源代碼庫分類系統(tǒng)32-40
• 4.1 動機(jī)32
• 4.2 分類系統(tǒng)類型32-34
• 4.3 分類構(gòu)建方法34-39
• 4.3.1 多分枝層次聚類算法HAC34-37
• 4.3.2 分類特征向量37
• 4.3.3 從主題分布到分類系統(tǒng)映射37-39
• 4.4 本章總結(jié)39-40
• 第五章 實驗與評估40-46
• 5.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備40-42
• 5.2 代碼主題學(xué)習(xí)42-45
• 5.3 本章總結(jié)45-46
• 全文總結(jié)46-48
• 附錄A EM算法推導(dǎo)48-52
• A.1 EM算法推導(dǎo)48-52
• 參考文獻(xiàn)52-54
• 致謝54-56
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄56-58

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  本文關(guān)鍵詞：基于概率圖模型的代碼庫數(shù)據(jù)挖掘，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：256805