基于程序分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的JavaScript代碼推薦研究.pdf

1、集成開(kāi)發(fā)環(huán)境（IDE）是一種幫助開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的應(yīng)用程序，被廣泛運(yùn)用在程序開(kāi)發(fā)的過(guò)程中。現(xiàn)有主流的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境如Eclipse和Visual Studio都具有代碼編譯、項(xiàng)目管理和集成測(cè)試等功能，且在這些功能的基礎(chǔ)上提供了強(qiáng)大的可供擴(kuò)展的插件機(jī)制，這使得針對(duì)集成開(kāi)發(fā)環(huán)境的優(yōu)化工具研究變得越來(lái)越重要。在實(shí)際項(xiàng)目開(kāi)發(fā)過(guò)程中，代碼推薦（Code Recommendation）或“代碼補(bǔ)全”（Code Completion）作為非常實(shí)用的

2、輔助功能，被幾乎所有的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境所提供。代碼推薦功能在開(kāi)發(fā)人員編寫(xiě)程序過(guò)程中，提供例如方法、屬性和參數(shù)等推薦，能夠縮短開(kāi)發(fā)人員對(duì)于不熟悉的類(lèi)庫(kù)或框架的學(xué)習(xí)時(shí)間，減輕代碼編寫(xiě)過(guò)程中輸入完整方法類(lèi)型名稱(chēng)的負(fù)擔(dān)，避免編程過(guò)程中的拼寫(xiě)錯(cuò)誤，從而提高軟件開(kāi)發(fā)效率。正是由于代碼推薦功能對(duì)于項(xiàng)目開(kāi)發(fā)過(guò)程帶來(lái)的方便，近年來(lái)出現(xiàn)了越來(lái)越多針對(duì)代碼推薦方面的研究。JavaScript作為一種流行的腳本語(yǔ)言，主要被運(yùn)用于例如瀏覽器應(yīng)用程序中，現(xiàn)已成為最流行

3、的客戶(hù)端腳本語(yǔ)言。而且JavaScript正被用于越來(lái)越多的領(lǐng)域，例如 Windows8應(yīng)用程序和服務(wù)器端。類(lèi)似 V8等針對(duì)JavaScript的高效執(zhí)行引擎的出現(xiàn)也使得JavaScript能夠在更多的領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。但是，對(duì)于JavaScript語(yǔ)言的代碼推薦問(wèn)題來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)的通過(guò)類(lèi)型分析建立類(lèi)型系統(tǒng)并給出代碼推薦的方法具有推薦成功率低和效率不高等問(wèn)題。特別是由于JavaScript是一種弱類(lèi)型的程序語(yǔ)言，且具有高度的動(dòng)態(tài)特性，使得

4、針對(duì)JavaScript的程序分析問(wèn)題變得具有挑戰(zhàn)性。
　　本文針對(duì)上述問(wèn)題，在研究現(xiàn)有的JavaScript代碼推薦方法的基礎(chǔ)上，提出了一種使用動(dòng)態(tài)程序分析結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的代碼推薦方法，采用事先建模的方法保存模擬運(yùn)行環(huán)境，并且對(duì)上下文對(duì)象建立特征索引。同時(shí)在用戶(hù)代碼的抽象語(yǔ)法樹(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行代碼分塊，按程序分塊順序?qū)τ脩?hù)代碼進(jìn)行模擬執(zhí)行，利用對(duì)象之間相似度在用戶(hù)運(yùn)行時(shí)修正運(yùn)行變量并對(duì)模擬執(zhí)行時(shí)產(chǎn)生的異常進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)了針對(duì)用戶(hù)代碼的

5、動(dòng)態(tài)JavaScript代碼提示?；谏鲜龇椒ǎ瑢?duì)基于程序分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的代碼推薦方法進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì)，采用“高內(nèi)聚，低耦合”的設(shè)計(jì)思想，使得設(shè)計(jì)具有良好的可擴(kuò)展性和可修改性，最終實(shí)現(xiàn)了一款基于Eclipse的代碼推薦插件工具。最后，針對(duì)實(shí)現(xiàn)的代碼推薦工具進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，通過(guò)比較現(xiàn)有的JavaScript代碼推薦工具進(jìn)行了多組實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于現(xiàn)有的使用靜態(tài)分析方法的JavaScript代碼推薦技術(shù)，該方法具有更高的可推薦性和更快