一种半监督学习的代码自动生成性能评估方法

摘要：

为了提高软件开发的质量和效率,代码自动生成是当前的研究热点,代码自动生成的性能是其中的重要问题.现有代码自动生成的性能分析方法较简单,难以评估代码自动生成过程中程序员与代码自动生成工具各自的特征.本文综合考虑了代码自动生成过程中程序员与代码自动生成工具的作用,提出了一种基于半监督学习的代码自动生成性能评估方法,通过抽取程序员行为与代码自动生成工具行为的重要特征,划分代码自动生成的性能类别,建立了基于深度神经网络的代码自动生成过程性能评估模型,并计算程序员行为特征与代码自动生成工具行为特征对性能的影响程度.实验结果表明,该方法可以有效分析程序员行为与代码自动生成工具行为对代码自动生成过程性能的影响.

关键词：代码自动生成、性能评估、半监督学习、性能类别、程序员、代码自动生成工具

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目;国家自然科学基金项目;云南省应用基础研究计划重点项目;云南省教育厅科学研究基金项目

在线出版日期：2021-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：647-654