【摘 要】
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作为Node.js默认的Java Script语言开源软件包管理系统,截至2022年,NPM（Node Package Manager）中存在约160万个Node.js软件包。开发人员可以基于NPM完成Node.js软件包的安装、卸载、更新、查看、搜索、发布等操作。其中,NPM通过匹配搜索关键词与包标签的机制帮助开发人员查找想要使用的Node.js包,然而这种匹配机制无法覆盖到没有标签或者被标记得
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作为Node.js默认的Java Script语言开源软件包管理系统,截至2022年,NPM（Node Package Manager）中存在约160万个Node.js软件包。开发人员可以基于NPM完成Node.js软件包的安装、卸载、更新、查看、搜索、发布等操作。其中,NPM通过匹配搜索关键词与包标签的机制帮助开发人员查找想要使用的Node.js包,然而这种匹配机制无法覆盖到没有标签或者被标记得不够完善的开源Node.js包,影响搜索结果的可用性。现有的开源软件包标签推荐方法大多采用文本分析技术基于Readme文档生成标签,但Node.js包的Readme文档中往往缺乏详尽的产品描述信息,且无关的噪声信息繁多,使得如何有效地为Node.js包添加标签成为了当下的研究难点和挑战。为此,本文从Node.js软件包的源代码出发,提出了一种基于代码嵌入的Node.js包标签推荐方法NTR,包含代码嵌入和多标签分类两个模块。1)代码嵌入模块旨在学习Node.js软件包的代码嵌入向量,主要是要借助函数调用关系来表示源码的语义含义。首先NTR借助Madge和ECMAScript开发工具解析Node.js软件包的Java Script源代码,其次,制定7条语法规则定位代码抽象语法树中的函数节点来辅助Node.js软件包函数调用图的构建。然后利用文本卷积神经网络作为嵌入模型并结合词嵌入技术将Node.js软件包的函数调用序列转换为数值向量。2)多标签分类模块用于为Node.js软件包推荐标签。在该模块下,NTR首先使用K-means聚类算法对软件包的标签进行聚类,随后搭建一个多层感知器的神经网络模型进行多标签分类,该模型以Node.js包向量为输入,并在输出层进行标签集群的概率预测,NTR选择概率值靠前的k个标签集群作为候选的标签推荐结果。在实验设计部分,本文选择En Tag Rec和tag CNN标签推荐方法作为对比方法,这两种方法均利用软件包的描述文本进行标签推荐。实验指标是推荐k个标签集群时模型的P值,R值和F值。实验结果证明在Node.js软件包的标签推荐场景下,基于代码嵌入的标签推荐方法NTR表现优于基于描述文本的标签推荐方法En Tag Rec和tag CNN。NTR方法在K为50时,可以取得Recall@5值为0.640,Recall@10值为0.768的表现;在K为100时,可以取得Recall@5值为0.607,Recall@10值为0.715的表现。
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