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公开(公告)号：CN116450936A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310325757.7
申请日：2023-03-30
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/214 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于开发者历史代码的个性化API推荐方法，涉及网络推荐技术领域。本发明通过搜集的训练样本不仅包括符合大众开发者的编程习惯的大量开发者共同开发的项目，而且另外收集开发者个人历史项目代码来进行个性化API推荐；使用数据增强来处理训练样本向量，通过在GREAT模型中加入样本加权的模块以实现开发者个人历史代码数据增强的实现。通过基于开发者历史项目的个性化推荐，模型会学习到开发者特有的个性化API偏好特性，可以更好考虑到开发者在编写代码时的API使用的个人偏好。在推荐过程中考虑到开发者的个人喜好，开发者更有可能接受推荐的API，从而使得产生的推荐结果的准确性得到大幅度的提高。
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