公开(公告)号：CN113220855B

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202110585021.4

申请日：2021-05-27

Applicant: 浙江大学

Inventor： 万志远 ,  王懿丰 ,  杨小虎

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/338 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种基于IT技术问答网站的计算机技术领域发展趋势分析方法，包括：识别技术领域关键字；以关键字为初始输入，识别IT技术问答网站上与该技术领域相关的标签，基于标签提取并过滤该技术领域的相关帖子；按照领域内的不同技术平台划分数据集；从该技术领域的多项代表性技术平台中，提取该技术领域的参考架构；在每一个子数据集上采用LDA主题模型对数据集进行聚类，其中以梯度式搜索方法确定最佳主题数量；将主题与参考架构进行映射，确定主题名称；设置评估指标，分析该技术领域内不同主题、不同层次的知识的发展趋势。本发明以IT技术问答网站中某技术领域知识的帖子为数据集，分析该技术领域知识的发展趋势。

公开(公告)号：CN114356301A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202210035659.5

申请日：2022-01-13

Applicant: 浙江大学

Inventor： 万志远 ,  林余航 ,  王懿丰 ,  杨小虎

IPC: G06F8/30 ,  G06F8/41

Abstract: 本发明公开了一种基于Eclipse插件的编程任务上下文自动构建方法及系统，通过识别编程任务特征自动化适配并选择上下文模式库；跟踪滑动时间窗口内开发者访问过的代码元素，根据代码元素之间的声明关系并利用Eclipse SWT技术形成代码元素的上下文模型视图并展示；利用AST技术扩展上下文模型，随后分配抽象角色类型；提取扩展模型的子图，利用上下文模式库对子图进行模式匹配，记录所有成功匹配的子图；利用Eclipse SWT技术生成推荐代码元素列表并展示，开发者通过点击推荐代码元素，进行推荐代码元素的定位和分析；本发明通过可视化的方法显性捕获编程任务上下文模型，帮助开发人员迅速了解编程任务的上下文模型，有效的提高了软件开发的效率。

公开(公告)号：CN114115893A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111371079.5

申请日：2021-11-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 万志远 ,  王懿丰 ,  杨小虎

IPC: G06F8/41 ,  G06F16/215 ,  G06F16/242 ,  G06F16/2458

Abstract: 本发明公开了一种跨项目编程任务上下文预测方法，包括：从跨项目中收集交互历史开发数据；进行过滤等数据清洗工作，划分工作阶段并解析代码元素；通过识别代码仓库与分析时间信息，将工作阶段与编程数据融合；挖掘代码元素结构关系并构建代码上下文模型；为代码元素分配抽象角色，将代码上下文模型抽象化；挖掘抽象模型的拓扑逻辑模式，并按项目特征分类；选取特征接近的特定的分类拓扑逻辑模式库，通过代码上下文模型预测算法，经过扩展、相近模式库选择、子图挖掘、模式匹配、归并、置信度计算等步骤，为目标项目的初始编程任务预测代码上下文，解决因目标项目历史数据稀缺而导致的难预测问题，并向开发者提供建议与推荐。

公开(公告)号：CN113220855A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110585021.4

申请日：2021-05-27

Applicant: 浙江大学

Inventor： 万志远 ,  王懿丰 ,  杨小虎

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/338 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种基于IT技术问答网站的计算机技术领域发展趋势分析方法，包括：识别技术领域关键字；以关键字为初始输入，识别IT技术问答网站上与该技术领域相关的标签，基于标签提取并过滤该技术领域的相关帖子；按照领域内的不同技术平台划分数据集；从该技术领域的多项代表性技术平台中，提取该技术领域的参考架构；在每一个子数据集上采用LDA主题模型对数据集进行聚类，其中以梯度式搜索方法确定最佳主题数量；将主题与参考架构进行映射，确定主题名称；设置评估指标，分析该技术领域内不同主题、不同层次的知识的发展趋势。本发明以IT技术问答网站中某技术领域知识的帖子为数据集，分析该技术领域知识的发展趋势。