| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状与进展 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容与主要贡献 | 第13-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关理论和技术 | 第17-29页 |
| 2.1 API属性挖掘技术 | 第17-22页 |
| 2.1.1 API属性及相关定义 | 第17页 |
| 2.1.2 API属性推理技术的基本流程 | 第17-18页 |
| 2.1.3 API属性推理技术与代码帮助 | 第18-22页 |
| 2.2 语言模型 | 第22-27页 |
| 2.2.1 N-gram | 第22-23页 |
| 2.2.2 RNN | 第23-27页 |
| 2.3 程序静态分析 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 Pro-N-grams的解析与生成 | 第29-46页 |
| 3.1 获取方法调用的全限定名 | 第29-30页 |
| 3.2 程序控制流分析 | 第30-41页 |
| 3.2.1 代码风格统一 | 第30-31页 |
| 3.2.2 语句级控制流分析 | 第31-38页 |
| 3.2.3 方法级控制流分析 | 第38-39页 |
| 3.2.4 控制流图化简 | 第39-41页 |
| 3.3 构建与统计Pro-N-gram | 第41-44页 |
| 3.3.1 构建Pro-N-gram | 第41-42页 |
| 3.3.2 计数与重计算 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 Pro-N-gram模型构建 | 第46-51页 |
| 4.1 数据稀疏与平滑技术 | 第46-47页 |
| 4.2 大数据生成模型 | 第47页 |
| 4.3 Pro-N-gram模型及其应用于代码帮助 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 系统设计 | 第51-56页 |
| 5.1 整体框架 | 第51-52页 |
| 5.2 UI设计 | 第52-53页 |
| 5.3 插件开发 | 第53-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 实验分析 | 第56-64页 |
| 6.1 实验设计 | 第56-58页 |
| 6.1.1 实验步骤 | 第56-57页 |
| 6.1.2 对比实验设计 | 第57-58页 |
| 6.1.4 实验数据集 | 第58页 |
| 6.1.5 评价指标 | 第58页 |
| 6.2 实验结果 | 第58-62页 |
| 6.2.1 模型对比 | 第59-61页 |
| 6.2.2 代码帮助实验结果 | 第61-62页 |
| 6.3 本章小结 | 第62-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 7.1 总结 | 第64页 |
| 7.2 进一步研究展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |