一种结合LDA主题模型和GloVe词向量技术的API推荐方法

摘要

本发明公开了一种结合LDA主题模型和GloVe词向量技术的API推荐方法。本发明通过挖掘语料库中的全局统计信息，利用LDA主题模型获得单词和API的主题概率分布；同时基于语料库中的局部上下文信息，利用GloVe词向量技术生成单词和API的词向量。最后综合主题概率分布之间的相似度和词向量之间的相似度计算出单词和API之间的相关性，并根据相关性从大到小排序得到API推荐列表。本发明同时使用语料库的全局统计信息和局部上下文信息来获取语义信息，使得相似度的计算更加准确；本发明使用随机打乱策略打乱文档中的单词和API，提高单词和API出现在一个窗口中的概率，有效提高从局部上下文信息中获取语义信息的能力，提高API推荐的准确性。