結(jié)合可達(dá)性分析的代碼片段推薦

賈 翕,于海波,方 璐

(上海交通大學(xué)軟件學(xué)院,上海200240)

結(jié)合可達(dá)性分析的代碼片段推薦

賈 翕,于海波,方 璐

(上海交通大學(xué)軟件學(xué)院,上海200240)

為滿足日益復(fù)雜的軟件需求,開(kāi)發(fā)人員需要通過(guò)代碼提示工具來(lái)輔助完成開(kāi)發(fā)任務(wù),但現(xiàn)有代碼提示工具在推薦包含靜態(tài)方法的代碼片段時(shí)存在空間爆炸問(wèn)題。為此,提出一種基于程序環(huán)境信息的代碼片段推薦方法。結(jié)合可達(dá)性分析進(jìn)行推薦能夠有效削減靜態(tài)方法入口點(diǎn),在避免空間爆炸的同時(shí),還可以準(zhǔn)確、有效地描述程序環(huán)境信息?；谠摲椒▽?shí)現(xiàn)在Eclipse中的代碼推薦插件,并對(duì)Tomcat源碼進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可實(shí)現(xiàn)靜態(tài)方法的代碼片段推薦,與Eclipse Code Recommenders插件中的推薦方法相比,能獲得更準(zhǔn)確的推薦結(jié)果。

靜態(tài)方法;代碼片段;語(yǔ)義網(wǎng)規(guī)則語(yǔ)言;可達(dá)性分析;代碼推薦;排序

1 概述

由于軟件系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜,因此研究者大多采用成熟的框架來(lái)進(jìn)行開(kāi)發(fā),以此來(lái)提高軟件開(kāi)發(fā)的效率和質(zhì)量。目前框架的種類越來(lái)越多,而且框架本身也越來(lái)越復(fù)雜,例如,在.NET Framework 4.0中有近700個(gè)命名空間、30 000個(gè)類型、280 000個(gè)方法,在這種情況下,開(kāi)發(fā)人員想要在短時(shí)間內(nèi)掌握龐大的信息就變得十分具有挑戰(zhàn)性。因此,開(kāi)發(fā)環(huán)境中集成了很多代碼提示工具來(lái)幫助開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行開(kāi)發(fā)工作,如參數(shù)補(bǔ)全、函數(shù)提示等。

目前,代碼片段推薦主要采用的方法有基于歷史代碼的推薦方法和基于程序環(huán)境信息的推薦方法。但對(duì)于包含靜態(tài)方法的代碼片段,這2種方法均不能給出滿意的推薦結(jié)果,其原因在于,僅根據(jù)程序上下文,無(wú)法得知所有可能的靜態(tài)成員,而即使得知所有的靜態(tài)成員,由于其數(shù)量眾多,如果將其全部加至入口點(diǎn)進(jìn)行搜索,會(huì)造成空間爆炸。

針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出一種基于程序環(huán)境信息的代碼片段推薦方法,該方法通過(guò)本體描述Java程序代碼,結(jié)合SWRL規(guī)則語(yǔ)言［1］進(jìn)行類型的可達(dá)性分析,同時(shí),根據(jù)代碼片段的特征對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行排序,使推薦結(jié)果更加合理。

2 相關(guān)工作

目前,代碼片段推薦研究中主要采用的方法有2種:基于歷史代碼的推薦方法,基于程序環(huán)境信息的推薦方法。

基于歷史代碼的推薦方法工作較多,其中,文獻(xiàn)［2］提出了基于歷史代碼的推薦方法,其主要思想為根據(jù)當(dāng)前開(kāi)發(fā)環(huán)境的上下文,在歷史代碼中尋找與之相似的節(jié)點(diǎn),查看歷史代碼中的代碼片段并推薦給開(kāi)發(fā)人員。在后續(xù)的工作中,擴(kuò)大了歷史代碼的范圍,采用了網(wǎng)絡(luò)上的開(kāi)源代碼［3］;通過(guò)挖掘用例模型來(lái)提高推薦的準(zhǔn)確性［4-5］;以及采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行概率分析［6］。但是在該類方法中,歷史代碼的質(zhì)量直接影響到推薦結(jié)果,因此,該方法主要存在以下2個(gè)方面的問(wèn)題:(1)無(wú)法確保歷史代碼的覆蓋范圍,當(dāng)沒(méi)有相應(yīng)的歷史代碼時(shí)將無(wú)法做出推薦; (2)面對(duì)日益更新的框架,無(wú)法確保歷史代碼是否過(guò)時(shí),甚至是否正確。

文獻(xiàn)［7-8］提出了基于程序環(huán)境信息的合成方法,其主要流程包括以下4個(gè)部分:

(1)根據(jù)程序上下文選取合適的入口點(diǎn),如局部變量,當(dāng)前可直接訪問(wèn)的方法等。

(2)對(duì)于每一個(gè)入口點(diǎn),根據(jù)其類型中可訪問(wèn)的類型轉(zhuǎn)換(通過(guò)訪問(wèn)域成員或者方法成員得到另外一個(gè)類型的實(shí)例),逐層展開(kāi),構(gòu)成一棵類型轉(zhuǎn)換樹(shù)。

(3)在類型轉(zhuǎn)換樹(shù)上進(jìn)行搜索,找出根節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)類型的可達(dá)路徑。

(4)對(duì)這些可達(dá)路徑進(jìn)行排序,將結(jié)果返回給開(kāi)發(fā)人員。

在上述方法中,通常樹(shù)的展開(kāi)和搜索是同時(shí)進(jìn)行的,而且,為了限制搜索空間,通常會(huì)限制搜索的深度或者可能路徑的最大數(shù)目,當(dāng)搜索范圍超過(guò)限制的深度或者搜索結(jié)果已經(jīng)找到足夠多的路徑時(shí),就停止搜索。

圖1展示了在Eclipse環(huán)境下進(jìn)行開(kāi)發(fā)過(guò)程的一個(gè)場(chǎng)景,開(kāi)發(fā)人員在開(kāi)發(fā)Eclipse插件時(shí),希望修改當(dāng)前狀態(tài)欄的信息。開(kāi)發(fā)人員通過(guò)查閱API文檔后,找到了IStatusLineManager接口下的setMessage方法。但當(dāng)前的開(kāi)發(fā)環(huán)境并未告知開(kāi)發(fā)人員如何獲取一個(gè)IStatus LineManager的實(shí)例。本文針對(duì)上述場(chǎng)景,研究如何有效地進(jìn)行推薦出形如圖1所示的 getViewSite().getActionBars().getStatus LineManager()代碼片段,并使推薦結(jié)果和上下文緊密相關(guān)。

圖1 代碼推薦應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)例

對(duì)于圖1中所示的靜態(tài)方法的代碼片段,現(xiàn)有方法并不能給出滿意的推薦結(jié)果,其原因在于:僅根據(jù)程序上下文,無(wú)法得知所有可能的靜態(tài)成員,而即使得知所有的靜態(tài)成員,由于其數(shù)量眾多,如果將其全部加至入口點(diǎn)進(jìn)行搜索,會(huì)造成空間爆炸。

文獻(xiàn)［9-11］使用了本體對(duì)代碼進(jìn)行描述,但是其不能很好地適用于類型轉(zhuǎn)換問(wèn)題。

為解決含靜態(tài)方法的代碼片段推薦中的空間爆炸問(wèn)題,對(duì)含靜態(tài)方法的代碼片段給出較好的推薦結(jié)果,本文提出一種基于程序環(huán)境信息的代碼片段推薦方法,該方法通過(guò)本體描述Java程序代碼,結(jié)合SWRL規(guī)則語(yǔ)言［1］進(jìn)行類型的可達(dá)性分析,同時(shí),根據(jù)代碼片段的特征對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行排序,使推薦結(jié)果更加合理。

3 工作流程

為了解決本文第2節(jié)中所述靜態(tài)方法推薦過(guò)程中的空間爆炸問(wèn)題,需要削減靜態(tài)入口點(diǎn)的數(shù)目。本文研究通過(guò)計(jì)算類型的可達(dá)性來(lái)選取可能的入口點(diǎn),使其在推薦過(guò)程中,僅對(duì)目標(biāo)類型可達(dá)的靜態(tài)方法和成員進(jìn)行搜索。

類型可達(dá)性是指:在一個(gè)特定的程序環(huán)境下,一種類型能否通過(guò)一系列的類型轉(zhuǎn)換得到目標(biāo)類型,它是由一系列類型轉(zhuǎn)換的傳遞決定的。類型可達(dá)性分析的難點(diǎn)在于:

(1)類型轉(zhuǎn)換并不是在所有環(huán)境下都可以一概而論,在實(shí)際應(yīng)用中,很多類型轉(zhuǎn)換具有可見(jiàn)性(如Java語(yǔ)言中的protected和private關(guān)鍵字),從而導(dǎo)致在不同的程序環(huán)境下,類型轉(zhuǎn)換可能具有不同的可達(dá)性。

(2)在類型轉(zhuǎn)換具有不同的可見(jiàn)性時(shí),可達(dá)性不具備明顯的傳遞性。

因此,為了準(zhǔn)確地分析可達(dá)性,需要提出一種準(zhǔn)確計(jì)算可達(dá)性的方法。而可達(dá)性又和當(dāng)前程序環(huán)境相關(guān)聯(lián),所以本文采用一種形式化的方法,首先構(gòu)建了一個(gè)簡(jiǎn)單的本體來(lái)描述程序的基本信息,并基于SWRL規(guī)則語(yǔ)言定義了類型轉(zhuǎn)換及可達(dá)性判斷規(guī)則,然后通過(guò)pellet推理機(jī)［12］對(duì)基本信息進(jìn)行推理,計(jì)算出與環(huán)境無(wú)關(guān)的可達(dá)性信息;而與環(huán)境相關(guān)的可達(dá)性信息,本文通過(guò)有限次數(shù)的對(duì)與環(huán)境無(wú)關(guān)的可達(dá)性信息的查詢計(jì)算出結(jié)果。

本文所提出的結(jié)合可達(dá)性分析的代碼片段推薦方法工作流程如圖2所示。該工作流程分為預(yù)計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算2個(gè)部分。預(yù)計(jì)算對(duì)當(dāng)前工程所引入代碼進(jìn)行信息提取,通過(guò)SWRL規(guī)則推理得到可達(dá)性。在推薦過(guò)程中,可達(dá)性信息將被用來(lái)判斷目標(biāo)類型是否可達(dá)。在實(shí)時(shí)計(jì)算部分,當(dāng)開(kāi)發(fā)人員在開(kāi)發(fā)環(huán)境中發(fā)起推薦請(qǐng)求時(shí),根據(jù)程序上下文以及可達(dá)性信息,本文方法將得出搜索的入口點(diǎn),通過(guò)搜索得出的多個(gè)代碼片段再結(jié)合代碼片段特征及程序上下文排序后,將作為最終的推薦結(jié)果返回給開(kāi)發(fā)人員。

圖2 含靜態(tài)方法代碼片段的推薦過(guò)程

4 可達(dá)性分析及推薦方法

4.1 Java類型轉(zhuǎn)換本體模型定義與基本信息生成

在Java類型的本體模型中主要有4個(gè)部分組成,分別是類、對(duì)象屬性、數(shù)據(jù)屬性和規(guī)則。類定義了Java類型、方法等具體概念以及它們本身的特性;對(duì)象屬性定義了這些概念之間存在的關(guān)系,也就是類型和方法具備什么樣的關(guān)聯(lián);數(shù)據(jù)屬性則描述了本體類具備的一些常量信息,例如類和方法的名稱等;規(guī)則定義了如何根據(jù)一系列關(guān)系和概念推理出新的關(guān)系和概念,通過(guò)規(guī)則可以推導(dǎo)出類型轉(zhuǎn)換及類型可達(dá)關(guān)系。

圖3描述了Java類型轉(zhuǎn)換的本體模型的主要部分,其中本體和對(duì)象屬性描述如下:

本體類package用來(lái)描述Java語(yǔ)言中的包;本體類Type用來(lái)描述 Java語(yǔ)言中的類型,本體類Type下包含的2個(gè)子類:Clazz和Interface,分別用來(lái)描述Java語(yǔ)言中類和接口;本體類Member用來(lái)描述Java語(yǔ)言中的成員,本體類Member下包含的2個(gè)子類:Method和Field,分別用來(lái)描述Java語(yǔ)言中的成員方法和成員變量;本體類 Visibility用來(lái)描述Java語(yǔ)言中成員的可見(jiàn)性,其4個(gè)實(shí)例對(duì)應(yīng)Java語(yǔ)言中的4個(gè)關(guān)鍵字,分別為Public,Protected,Default和Private。

對(duì)象屬性HasReturnType用來(lái)描述Java語(yǔ)言中成員的類型,其中成員變量的類型為聲明類型,而成員方法的類型為該方法的返回類型;對(duì)象屬性IsA表示了Java語(yǔ)言中類型的繼承關(guān)系,其不僅表示了類型的繼承關(guān)系,還表示了接口的實(shí)現(xiàn),對(duì)象屬性IsA關(guān)系具有傳遞性;對(duì)象屬性Transfer來(lái)表達(dá)類型轉(zhuǎn)換關(guān)系,根據(jù)2種不同的可見(jiàn)性,有2種不同的類型轉(zhuǎn)換關(guān)系,其含義如下:

PublicTransfer(T1,T2):在任何環(huán)境中,T1都可以通過(guò)類型轉(zhuǎn)換到達(dá)類型T2;

ProtectTransfer(T1,T2):必須在T1的子孫類中,T1可以通過(guò)類型轉(zhuǎn)換到達(dá)類型T2;

DefaultTransfer(T1,T2):必須在T1的同包類中,T1可以通過(guò)類型轉(zhuǎn)換到達(dá)類型T2;

PrivateTransfer(T1,T2):必須在T1類中,T1可以通過(guò)類型轉(zhuǎn)換到達(dá)類型T2。

對(duì)象屬性Reach表達(dá)的是類型可達(dá)關(guān)系,根據(jù)4種不同的可見(jiàn)性,與對(duì)象屬性Transfer一致,也有4種可達(dá)關(guān)系:PublicReach,ProtectReach,DefaultReach和Private-Reach。

依據(jù)上述本體描述和程序源碼,可以得到類型、成員、可見(jiàn)性等基本信息。

圖3 Java類型轉(zhuǎn)換的本體模型

4.2 SWRL規(guī)則定義與可達(dá)性信息生成

SWRL規(guī)則分為2類:第1類規(guī)則定義了如何基于類型自身屬性直接推導(dǎo)得到相應(yīng)的類型轉(zhuǎn)換,即圖4中的4條規(guī)則;第2類規(guī)則定義了如何基于類型轉(zhuǎn)換信息推導(dǎo)出相應(yīng)的類型可達(dá)性,將在下文中詳細(xì)闡述。通過(guò)圖3類型轉(zhuǎn)換的SWRL規(guī)則和4.1節(jié)中得到的程序基本信息,就可以推理得到代碼中所包含的類型轉(zhuǎn)換信息。通過(guò)圖5類型可達(dá)的SWRL規(guī)則中的規(guī)則5～規(guī)則8,可以得到最簡(jiǎn)單的可達(dá)性信息。規(guī)則9～規(guī)則11表述的是類型可達(dá)性與環(huán)境無(wú)關(guān)的傳遞性,所以,這些信息可以通過(guò)預(yù)計(jì)算來(lái)得出。

通過(guò)上述規(guī)則,即可得到與環(huán)境無(wú)關(guān)的類型可達(dá)性信息。

圖4 類型轉(zhuǎn)換的SWRL規(guī)則

圖5 類型可達(dá)的SWRL規(guī)則

4.3 入口點(diǎn)選取

根據(jù)4.2節(jié)中的可達(dá)性信息生成方法,可以直接得到與環(huán)境信息無(wú)關(guān)的靜態(tài)成員入口點(diǎn),這些靜態(tài)成員的返回類型可達(dá)目標(biāo)類型,剩余的一部分可用的靜態(tài)成員入口點(diǎn),則需要結(jié)合當(dāng)前程序環(huán)境的信息進(jìn)行查詢。

發(fā)起請(qǐng)求時(shí),當(dāng)前環(huán)境類型為E,其祖先類型的集合為A(T),與其在同一包下的類型集合為S(T),目標(biāo)類型為D,那么一個(gè)類型T在環(huán)境類型E中可達(dá)類型D必須滿足以下條件中的一個(gè):

(1)T在當(dāng)前環(huán)境類型E的限制下可達(dá)A(T)中的任一類型A,且A和D具有ProtectReach關(guān)系。

(2)T在當(dāng)前環(huán)境類型E的限制下可達(dá)S(T)中的任一類型S,且S和D具有DefaultReach關(guān)系。

(3)T和E為同一類型,且E和D具有PrivateReach關(guān)系。

通過(guò)以上方法就可以選取出可用的靜態(tài)成員入口點(diǎn),并結(jié)合當(dāng)前程序環(huán)境中可以訪問(wèn)的域成員、方法以及局部變量,由這4個(gè)部分構(gòu)成搜索的入口點(diǎn)。

搜索過(guò)程的具體步驟如下:

(1)預(yù)定義一個(gè)COST常量,其為當(dāng)前代碼片段最大代價(jià)值。

(2)在口點(diǎn)中進(jìn)行搜索不超過(guò)目標(biāo)COST的代碼片段,若返回值為需要類型的代碼片段,這些將計(jì)入結(jié)果;若其代價(jià)超過(guò)了目標(biāo)COST,這些代碼片段將作為下一次搜索的入口點(diǎn);若既不是筆者需要的類型,也沒(méi)有超過(guò)目標(biāo)COST,這些代碼片段將被拋棄。

(3)如果沒(méi)有找到足夠多的代碼片段,則提高目標(biāo)COST,用第(2)步產(chǎn)生的入口點(diǎn),進(jìn)行下一次搜索;若第(2)步?jīng)]有產(chǎn)生更多的入口點(diǎn)或已找到足夠多的代碼片段,搜索結(jié)束。

4.5 排序

代碼片段的代價(jià)為每一步類型轉(zhuǎn)換的代價(jià)總和,對(duì)于每一步類型轉(zhuǎn)換的代價(jià),本文通過(guò)以下因素計(jì)算得出:

(1)代碼片段長(zhǎng)度。代碼片段的長(zhǎng)度即一個(gè)代碼片段完成所需要的類型轉(zhuǎn)換的數(shù)目,筆者希望以更少的類型轉(zhuǎn)換來(lái)達(dá)到目標(biāo)類型,所以,在代價(jià)計(jì)算中,若代碼片段長(zhǎng)度為length,最后代碼片段的整體代價(jià)增加Clength。

(2)類型轉(zhuǎn)換類型。在實(shí)際應(yīng)用中,筆者更希望使用對(duì)象方法調(diào)用,而不是其他類型下的域成員或者是靜態(tài)方法作為其中的一環(huán),因?yàn)殪o態(tài)方法是全局可見(jiàn)的,對(duì)象方法比靜態(tài)方法與上下文關(guān)系更加緊密,而直接訪問(wèn)其他類型的域成員是一個(gè)壞的編程方式。若代碼片段中訪問(wèn)其他類型的域成員次數(shù)為Numfield,使用靜態(tài)方法次數(shù)為Numstatic,代碼片段的整體代價(jià)增加Numfield×Cfield+Numstatic×Cstatic。

一是計(jì)算機(jī)資源分散、重復(fù)建設(shè)、設(shè)備閑置等現(xiàn)象突出。一般每個(gè)分院、系(部)都有自己的小機(jī)房，實(shí)驗(yàn)室不具備一定規(guī)模，不利于學(xué)校整體排課和大型考試等共享應(yīng)用。同時(shí)，分院(系、部)由于缺乏專業(yè)計(jì)算機(jī)教師對(duì)設(shè)備進(jìn)行維護(hù)與管理，設(shè)備完好率偏低，實(shí)驗(yàn)室運(yùn)行存在一定安全隱患。

(3)方法調(diào)用中的參數(shù)類型。程序上下文能提供一部分信息,這些信息可以被用作填充代碼片段中所需要的參數(shù)。如果一個(gè)代碼片段的參數(shù)類型在當(dāng)前環(huán)境能夠提供,說(shuō)明該代碼片段與當(dāng)前環(huán)境關(guān)系緊密。在計(jì)算中,若代碼片段使用能由當(dāng)前環(huán)境提供的參數(shù)次數(shù)為Numprovided,而使用了當(dāng)前環(huán)境不能提供的類型的次數(shù)為Numunprovided,代碼片段的整體代價(jià)增加Numprovided×Cprovided+Numunprovided×Cunprovided。

通過(guò)在已有的歷史代碼中進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),每個(gè)因素權(quán)重取值如表1所示時(shí),可取得較高的命中率。

表1 因素權(quán)重取值

5 代碼片段推薦實(shí)驗(yàn)

5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與方法

為驗(yàn)證可達(dá)性在尋找靜態(tài)方法入口的有效性,以及推薦排序方法的準(zhǔn)確性,本文進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析。本次實(shí)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)環(huán)境為Eclipse 4.2,實(shí)驗(yàn)設(shè)備為一臺(tái)內(nèi)存為8 GB,CPU為酷睿雙核2.5 GHz,操作系統(tǒng)為 Windows 7的PC機(jī)。通過(guò)擴(kuò)展Eclipse Code Recommenders提供的擴(kuò)展點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了在Eclipse中的代碼推薦插件,并在Eclipse4.2中,下載并編譯了Tomcat 7.0.47的源碼,在源碼中找出了1 338處獲取類型實(shí)例的代碼片段,其中145處包含了靜態(tài)方法入口點(diǎn),對(duì)這些代碼片段的調(diào)用點(diǎn)分別使用基于本文方法的插件和Eclipse Code Recommenders中的推薦功能［12］,與源碼進(jìn)行對(duì)比統(tǒng)計(jì),以該統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析方法的準(zhǔn)確性和有效性。

5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在Tomcat 7.0.47的源碼中,共找出7處?kù)o態(tài)成員作為起始的獲取類型實(shí)例的代碼片段,在Tomcat及所依賴的類庫(kù)(包括JRE)中共有7 451處?kù)o態(tài)成員入口點(diǎn),在可達(dá)性分析后入口點(diǎn)數(shù)的統(tǒng)計(jì)如表2所示,可以看出在可達(dá)性分析后,靜態(tài)入口明顯減少,其中在6個(gè)入口點(diǎn)以下的達(dá)到81.3%,可以有效地削減搜索空間。

表2 靜態(tài)方法入口點(diǎn)削減結(jié)果

在這145處?kù)o態(tài)方法推薦中,命中率如表3所示,可以看出,在削減了搜索空間后,依然能保證78%的推薦命中率,說(shuō)明可達(dá)性分析是準(zhǔn)確的。

表3 靜態(tài)方法代碼片段命中頻次

在Tomcat 7.0.47的源碼中,共有1 338處獲取類型實(shí)例的代碼片段,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4所示,可以看出,大部分情況下都可以在推薦列表中的前三位命中,命中率達(dá)到72.2%,其中前十位達(dá)到了90.3%,準(zhǔn)確率較高,相較目前 Eclipse中的 Eclipse Code Recommenders,在前三命中率(60.7%)和整體命中率(78.4%)上均有所提高,原因在于145處包含靜態(tài)方法的代碼片段中,本文方法能有效推薦其中112處,提高整體命中率8.4%;此外,更合理的排序也使得命中率有所提高。

表4 代碼片段命中頻次比較

進(jìn)一步分析結(jié)果,在未命中130處中,有92處屬于向下類型轉(zhuǎn)換,無(wú)法給出合理的推薦,對(duì)于向下類型轉(zhuǎn)換,由于目前的推薦算法是基于靜態(tài)代碼,無(wú)法很好地預(yù)知程序執(zhí)行過(guò)程中的實(shí)際類型,因此較難做出合理的推薦。

6 結(jié)束語(yǔ)

本文提出一種結(jié)合可達(dá)性分析實(shí)現(xiàn)代碼片段推薦的方法,在排序時(shí)結(jié)合了程序內(nèi)部信息,增強(qiáng)了語(yǔ)義性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,可達(dá)性分析在處理靜態(tài)方法推薦時(shí)可有效削減搜索空間,在擴(kuò)大可推薦代碼片段范圍的同時(shí),也可提高推薦結(jié)果的準(zhǔn)確率。與傳統(tǒng)推薦方法相比,本文方法推薦的可用范圍更廣,該方法不僅可用于對(duì)象方法的序列,而且對(duì)靜態(tài)方法也能進(jìn)行準(zhǔn)確推薦;同時(shí)在獲取多個(gè)結(jié)果時(shí),能對(duì)結(jié)果進(jìn)行有效排序,提供給開(kāi)發(fā)人員更直觀、有效的結(jié)果。但由于本文方法是基于靜態(tài)的程序上下文信息,無(wú)法很好地應(yīng)對(duì)程序的動(dòng)態(tài)特性,因此對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)是下一步的研究方向。

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編輯 金胡考

Code Snippet Recommendation Combining with Reachability Analysis

JIA Xi,YU Haibo,FANG Lu
(School of Software,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240,China)

As the software requirement becoming more and more complicated,developers have an increasing dependency on the code recommendation tools to assist their development tasks,while current code recommendation tools can not provide efficient recommendation for static methods.In order to recommend code snippet including static methods in a faster and more accurate mean,this paper proposes code snippet recommendation method based on program context combing with the reachability analysis,which solvesthespaceexplosion problem during thestaticmethod recommendation well,and it can also describe the program context accurately and effectively.Based on the proposed method,a code recommendation Eclipse plugin is implemented,and a corresponding experiment on Tomcat source code is conducted.Experimental results show that,the proposed method not only owns the capability of recommending code snippet with static method,but also has a higher accuracy compared with the recommendation method of Eclipse Code Recommenders.

static method;code snippet;Semantic Web Rule Language(SWRL);reachability analysis;code recommendation;ranking

1000-3428(2014)11-0071-06

A

TP31

10.3969/j.issn.1000-3428.2014.11.014

賈 翕(1991-),男,碩士研究生,主研方向:語(yǔ)義網(wǎng);于海波,講師;方 璐,碩士研究生。

2013-12-11

2014-01-02E-mail:g.jessejia@gmail.com

中文引用格式:賈 翕,于海波,方 璐.結(jié)合可達(dá)性分析的代碼片段推薦［J］.計(jì)算機(jī)工程,2014,40(11):71-76.

英文引用格式:Jia Xi,Yu Haibo,Fang Lu.Code Snippet Recommendation Combining with Reachability Analysis［J］.Computer Engineering,2014,40(11):71-76.