【摘 要】
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软件工程在50多年的发展过程中,积累了大量高质量的代码,这些代码广泛分布于网络、个人电脑和代码仓库中。随着软件开发向智能化、自动化方向发展,这些海量的代码必将发挥巨大的重复利用价值。重用现有代码可以降低开发难度和提高开发效率,因此从海量的代码中搜索到开发者期望的代码片段来满足新的需求显得十分迫切。研究人员提出多种代码搜索技术,帮助开发人员从大量静态代码中搜索到期望的代码片段。现有的搜索技术存在一些
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFB1003900）；
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软件工程在50多年的发展过程中,积累了大量高质量的代码,这些代码广泛分布于网络、个人电脑和代码仓库中。随着软件开发向智能化、自动化方向发展,这些海量的代码必将发挥巨大的重复利用价值。重用现有代码可以降低开发难度和提高开发效率,因此从海量的代码中搜索到开发者期望的代码片段来满足新的需求显得十分迫切。研究人员提出多种代码搜索技术,帮助开发人员从大量静态代码中搜索到期望的代码片段。现有的搜索技术存在一些不足,如缺乏多角度对代码片段的描述导致标注信息不准确、代码标注与搜索语句映射不合理导致搜索算法不准确等问题,影响了代码搜索结果的有效性。为了解决上述问题,本文提出一种基于多维标注信息的代码搜索技术（Multidimensional Labelling Based Code Search,简称MLCS）,从代码文本信息、代码元素角色和程序结构中提取多维度的标注信息,并且结合了自然语言特征和编程语言特征,从多个角度实现对搜索语句的精准匹配,帮助开发者搜索到期望的代码片段。本文主要通过改进传统的代码标注和搜索算法来提高代码搜索结果的精度,首先以源代码为数据源提取文本信息、代码元素角色和程序结构信息,然后经过去噪和融合操作获取多维度的标注信息,利用同义词重构搜索语句增强对搜索意图的理解能力,进而提高搜索技术的有效性。为验证代码搜索技术的有效性,本文从Github中选取10个流行的开源项目作为实验对象,这些开源项目涉及数据存储、开发框架、IO操作等多个领域,代码总行数约为2900万行。评估实验以准确率作为度量指标,对比了MLCS和基于WordNet的代码搜索在相同数据集上的搜索效果,并比较了两种技术的搜索执行时间。实验数据表明,在Top-10的结果上,MLCS和基于WordNet的代码搜索相比准确率提高了30%,平均排序倒数提高22%。同时,在执行时间上MLCS与基于WordNet的代码搜索相似地保持线性增长趋势。本文提出的代码搜索技术在多维标注信息的基础上达到了较高的搜索精度,能够帮助开发者搜索到期望的代码片段。
其他文献
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