【摘 要】
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针对现有基于静态分析的JavaScript代码推荐技术准确度低且响应速度较慢的问题,提出一种基于动态分析的JavaScript代码提示方法,并设计基于Eclipse插件的代码推荐工具。采用
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61272102,61100051)
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针对现有基于静态分析的JavaScript代码推荐技术准确度低且响应速度较慢的问题,提出一种基于动态分析的JavaScript代码提示方法,并设计基于Eclipse插件的代码推荐工具。采用事先建模的方法保存模拟运行环境,并且对上下文对象建立特征索引。同时在用户代码抽象语法树的基础上进行代码分块,按程序分块顺序对用户代码进行模拟执行,利用对象之间的相似度在用户运行时修正运行变量,并对模拟执行时产生的异常进行处理,实现针对用户代码的动态分析JavaScript代码提示。实验结果表明,与现有使用静态分析方法的JavaScript代码推荐技术相比,该方法具有更高的可推荐性和更快的响应速度。
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