基于深度學習的軟件重構(gòu)預(yù)測評估方法
文章編號:1008-1542(2024)06-0636-07
摘 要:
為了解決當前軟件重構(gòu)領(lǐng)域深度學習模型預(yù)測性能研究的不足,提出了一種基于深度學習的軟件重構(gòu)預(yù)測評估方法,以評估深度學習模型的重構(gòu)預(yù)測性能。首先,采用靜態(tài)分析工具從303個Java項目中收集重構(gòu)和非重構(gòu)標簽實例,針對提取類、提取子類、提取超類、提取接口、移動類、重命名類以及移動和重命名類7種重構(gòu)操作構(gòu)建了7個由源代碼度量組成的數(shù)據(jù)集;其次,搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型、門控循環(huán)單元模型、多層感知機、自編碼器在數(shù)據(jù)集上進行訓練和測試;最后,根據(jù)每個模型的準確率、查準率、查全率和F1值對模型進行評估。(剩余13347字)
試讀結(jié)束
目錄
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