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公开(公告)号：CN118012501A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311846888.6
申请日：2023-12-29
申请人： 浙江大学 , 恒生电子股份有限公司
IPC分类号： G06F8/76 , G06F8/41 , G06F16/901 , G06F16/903 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于图搜索网络和具象语法树的前端框架迁移方法，包括：(1)使用一个解析器来解析源代码并生成具象语法树，简化移除语法树的多余内容；(2)根据得到的语法树构建出所有的代码路径，并将路径存放到图结构中，得到一张存有当前程序信息的图结构；(3)使用双向门控循环神经网络构建图神经网络；(4)训练图神经网络过程中，设计一个多头注意力机制，将代码的程序图结构放入图神经网络中，并把程序放入多头注意力机制中；(5)将需要迁移的程序放入训练好的图神经网络中，查询这个程序对应的最相似的top‑k个程序；(6)根据查询结果替换相关代码。本发明可以显著提高代码迁移的速度，并节省了时间、人力资源以及成本。
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公开(公告)号：CN118012502A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311846946.5
申请日：2023-12-29
申请人： 浙江大学 , 恒生电子股份有限公司
IPC分类号： G06F8/76 , G06F8/72 , G06F11/36 , G06F16/31 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/951 , G06N5/022 , G06N5/025
摘要： 本发明公开了一种基于知识库的少样本多步提示的LLM前端框架迁移方法，包括：爬取前端框架相关文档，分段转换为向量存储为索引；编写迁移前后使用的前端框架的基础控件库代码，对比分析，总结迁移规则文档；基于迁移规则文档，对每条规则调用LLM生成多场景的迁移测试用例，给出迁移后结果，作为迁移样本补充入规则知识库中对应迁移规则的文档中；将前端项目文件分为前端界面显示代码和逻辑处理代码，并形成对应；将完整的代码文件拆成语句块依次输入，总结保存代码块信息；基于外部知识库和迁移规则库封装多步提示，链式调用LLM生成目标代码；基于生成的目标代码，通过知识库调用LLM分析优化生成最终代码。
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公开(公告)号：CN117235138A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311039688.X
申请日：2023-08-17
申请人： 浙江大学 , 恒生电子股份有限公司
IPC分类号： G06F16/2457 , G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F18/22 , G06F40/194 , G06F40/205 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06F8/76
摘要： 本发明公开了一种代码迁移过程中的跨库API推荐方法，包括：(1)利用爬虫框架爬取源软件库和迁移目标软件库的官方文档信息、开源项目和问答社区数据；(2)通过官方文档信息，得到源软件库和迁移目标软件库的API文档相似度S1；(3)通过开源项目，得到API代码片段相似度S2；(4)通过问答社区数据，得到两个API之间的主题相似度S3；(5)将相似度S1、S2、S3通过权重矩阵W，得到最终的API相似度S；(6)输入源软件库的一个API，计算源软件库的API和迁移目标软件库中的每一个API的最终相似度S，并将所有API按S从大到小进行排序，进行推荐。本发明能够结合多源信息，学习API深层的特征表示，从而为推荐任务提供更多有效信息，提高API推荐的效果。
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公开(公告)号：CN117608656A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311503813.8
申请日：2023-11-13
申请人： 浙江大学 , 恒生电子股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于AST和LLM的混合式前端框架迁移方法，包括以下步骤：(1)原前端框架项目加载，识别项目文件并将功能性项目代码分为逻辑处理代码和用户界面定义代码；(2)词法分析、语法分析与语义提取；(3)代码重写器处理，生成中间代码；(4)增量训练优化生成定制化大模型LLM，利用定制化大模型LLM得出原项目文件的代码功能描述，进一步生成目标框架代码；(5)基于中间代码，通过定制化大模型LLM生成语法错误报告和处理建议；利用目标框架代码优化中间代码，生成最终迁移代码。利用本发明，可以提高迁移准确性，还能够给出语法错误报告和处理建议。
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公开(公告)号：CN118113731A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311486619.3
申请日：2023-11-09
申请人： 浙江大学 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心) , 浙江大学滨江研究院
IPC分类号： G06F16/2452 , G06F16/242 , G06F16/2453 , G06F16/901 , G06N3/045
摘要： 本发明公开了一种基于注意力机制的自然文本转图数据库查询语言的方法，包括如下步骤：步骤一，构建CQL查询模板，获取自然文本问题、图数据库模式；步骤二，进行嵌入表示；步骤三，预测MATCH子句；步骤四，预测WHERE子句；步骤五，预测RETURN子句；步骤六，进行反向传播，更新网络参数，完成语言转换。本发明的基于注意力机制的自然文本转图数据库查询语言的方法，通过步骤一至步骤六的设置，所生成的CQL查询语句比现有的方法更加准确和规范。
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公开(公告)号：CN117950794A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311491000.1
申请日：2023-11-10
申请人： 浙江大学 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心) , 浙江大学滨江研究院
IPC分类号： G06F9/455
摘要： 本发明公开了一种基于Kubernetes的服务编排系统，包括可视化编排组件，该可视化编排组件用于与用户进行人机交互，以供用户通过前端的图形化流程配置服务编排过程及其服务的相关的信息；控制面板组件，该控制面板组件与可视化编排组件通信连接，以接收可视化编排组件配置好的信息，并将信息进行解析，转换为crd的配置信息；编排引擎组件，该编排引擎组件与控制面板组件通信连接，以接收控制面板传入的配置信息，编排引擎会根据信息进行拓扑排序，并对每个节点启动一个go routine来负责完成服务编排，并将服务编排结果直接传递至用户；其中，控制面板组件的crd是指k8s里的operator。本发明的基于Kubernetes的服务编排系统，基于Kubernetes的服务编排系统。
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公开(公告)号：CN117668354A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311492668.8
申请日：2023-11-10
申请人： 浙江大学 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心) , 浙江大学滨江研究院
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N20/00 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种可学习增强的图对比推荐方法，包括如下步骤：步骤一，对原始交互矩阵进行表示学习以进行原始交互图学习，这使模型能够保留原始信息，以保留有价值的上下文关系；步骤二，构建若干个视图生成器来获得可学习的矩阵以进行可学习视图的表示学习；步骤三，引入基于SVD的潜在矩阵来探索潜在的用户‑物品关系以进行潜在用户‑物品关系建模；步骤四，采用三视图对比策略来帮助学习主要推荐任务以进行三重视图对比学习。本发明的可学习增强的图对比推荐方法，通过结合图对比学习和可学习增强，便可将生成的可学习视图被很好地细化为无噪声。
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公开(公告)号：CN117909577A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311858903.9
申请日：2023-12-30
申请人： 浙江大学 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心) , 浙江大学滨江研究院
IPC分类号： G06F16/9535 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种多行为感知的图对比推荐方法，包括：(1)原始视图上的表示学习；(2)无噪视图上的表示学习；(3)多行为感知建模，包含潜在行为建模、E步的行为表示学习和M步的行为对比学习；(4)多任务学习。本发明很好地建模了用户的多种行为，从而更加有效地捕捉了用户/物品之间的交互关系，使得表示得到进一步提升；同时，解决了对比学习中的噪声问题，使得本发明推荐方法学习到的表示更加有效。
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公开(公告)号：CN118733005A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410858977.0
申请日：2024-06-28
申请人： 浙江大学 , 浙江大学滨海产业技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于大模型的虚拟映射方法及系统，包括以下步骤：(1)利用对话大模型与用户进行对话，通过不断对话来提取出完成虚拟映射所需要的关键信息点，作为用户所需服务描述；(2)通过向量大模型计算系统提供的所有服务与用户所需服务描述的相关性，从而从所有服务中挑选出最为相关的K个服务作为候选服务，放入候选服务池；(3)利用文本大模型和代码大模型，生成每一个候选服务的指标集合；(4)在指标结果集中，采用TOPSIS方法，求解出多指标下的最优解，从而完成服务的虚拟映射。利用本发明，可以实现自动化且定制化的虚拟映射，同时极大程度减少用户专业知识的要求。
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公开(公告)号：CN118132518A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410402435.2
申请日：2024-04-03
申请人： 浙江大学 , 浙江大学滨海产业技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于大模型的医养康领域业务编排文件生成方法及系统，包括：(1)收集医疗、养老、康复领域以文本形式存在的资料，筛选生成知识片段的检索向量，组成知识数据库；(2)收集业务编排文件，调用提示词生成大模型得到业务编排文件的生成指令，将编排文件、指令、知识存入示例数据库；(3)将示例数据作为语料，对文件生成大模型进行微调；(4)应用过程中，对于自然语言形式的资料，检索出所需知识和示例，组成最终提示词，调用文件生成大模型得到业务编排文件；(5)生成业务编排文件的评分并反馈给文件生成大模型，直至生成满足需求的业务编排文件。本发明可以自动化而又精细地完成医疗、康复、养老这三个领域的融合编排。
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