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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明涉及计算机技术领域，提供一种基于机器学习的Maven依赖范围配置推荐方法，包括以下步骤：1从GitHub收集Maven项目作为原始数据来源；2从收集的项目中抽取依赖数据组成数据集，包括项目的信息，依赖的信息，以及依赖在项目当中的使用情况；3预处理收集的数据，将不同类型的数据转换成数值类型数据；4训练机器学习分类模型；5从需要依赖范围配置推荐的项目中抽取依赖的信息和相关特征；6使用训练好的模型生成依赖的范围配置推荐。本发明针对当前开发者在配置Maven项目依赖范围属性时遇到的难点，给出自动化的解决方案，可为开发者推荐合适的依赖范围配置，大大减轻开发者配置时的心智负担，提升开发效率，改进代码质量。
主权项：1.一种基于机器学习的Maven依赖范围配置推荐方法，其特征在于，包括数据收集模块、模型构建模块以及推荐应用模块；其中数据收集模块以开源项目作为数据源，从开源社区当中收集开源项目的代码和配置文件，从项目中抽取有用的信息，构建数据集；模型构建模块将所收集的数据进行预处理，使用机器学习方法训练出可以用于推荐范围配置的机器学习模型；推荐应用模块将训练好的模型应用于新项目的依赖范围属性推荐，通过提取当前项目的相关数据，抽取出相应的特征输入到模型，并输出最终的推荐结果给开发者；定义1：Maven是带有依赖管理功能的自动化构建工具；定义2：Maven依赖范围用于控制依赖在项目当中出现的阶段和出现范围。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于机器学习的Maven依赖范围配置推荐方法
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