基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的軟件開發(fā)推薦技術(shù)研究.pdf

1、軟件需求量的劇增以及社會化大生產(chǎn)要求的不斷提高，使得程序員對開發(fā)工具性能的要求越來越高。在有關(guān)軟件開發(fā)工具性能的研究中，智能化是其中的一個熱點(diǎn)研究方向。目前軟件開發(fā)工具普遍采用智能感知技術(shù)輔助用戶進(jìn)行開發(fā)。然而，該技術(shù)所起的作用僅限于輸入的自動補(bǔ)全操作，無法提供更具智能化的功能，譬如無法預(yù)知用戶下一步所需的函數(shù)信息等。個性化推薦技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測需求的功能，然而當(dāng)前該技術(shù)主要應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，并沒有應(yīng)用到軟件開發(fā)中。
　　本文借鑒電

2、子商務(wù)網(wǎng)站利用個性化推薦技術(shù)向用戶推薦商品的做法，提出了將個性化推薦技術(shù)應(yīng)用到軟件開發(fā)中的思想。軟件開發(fā)工具所提供的函數(shù)或其它資源可以看作是各式各樣的“商品”，軟件開發(fā)即開發(fā)者購買此類“商品”的過程。軟件開發(fā)推薦系統(tǒng)就是利用推薦技術(shù)輔助用戶開發(fā)軟件的系統(tǒng)。通過學(xué)習(xí)當(dāng)前各種推薦技術(shù)，并考慮到軟件開發(fā)的特點(diǎn)，本文深入研究了關(guān)聯(lián)規(guī)則在軟件開發(fā)推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用。針對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori算法存在的不足，本文從優(yōu)化交易數(shù)據(jù)庫、引入推薦結(jié)果

3、反饋因子和結(jié)合應(yīng)用限定參數(shù)三個方面對其進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種改進(jìn)的Apriori算法。然后建立了軟件開發(fā)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦模型，并根據(jù)開發(fā)過程中公共代碼和私有代碼對用戶影響的不同，提出了一種基于加權(quán)的關(guān)聯(lián)規(guī)則計算策略。
　　利用改進(jìn)的Apriori算法和加權(quán)計算策略，本文以LabVIEW開發(fā)工具為例，設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的軟件開發(fā)推薦系統(tǒng)。測試結(jié)果表明，該推薦系統(tǒng)兼顧了用戶的功能性和個性化需求，能夠很好地預(yù)測開發(fā)人員接下來的需求，