一种基于编程现场上下文深度感知的代码行推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于编程现场上下文深度感知的代码行推荐方法，利用了深度学习技术在编程语言处理中的作用及其在上下文隐含模式感知中的优势。基于已有的海量源码数据，利用深度学习析取代码行的相关上下文因子，挖掘隐含上下文信息，为精准推荐提供基础。利用编程现场已有的源码数据和任务数据对当前代码行进行预测，并推荐最准确的、由高到低排好序的N个代码行。本方法不仅能够推荐准确度较高的代码行，还具有较好的自动性，不需要手动输入查询，实现自动检测已有的代码行上文。