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基于语义网络与大数据挖掘的源码搜索引擎

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 研究目标第12-13页
    1.3 研究内容第13-14页
    1.4 论文组织结构第14页
    1.5 本章小结第14-16页
第二章 相关工作第16-27页
    2.1 现有的源码搜索引擎介绍第16-18页
    2.2 源码标识符缩写拓展到自然语言单词第18-23页
    2.3 程序分析工具第23-24页
    2.4 语义网络第24-25页
    2.5 基于自然语言的源码定位第25页
    2.6 本章小结第25-27页
第三章 问题定义第27-33页
    3.1 匹配问题定义第27-29页
    3.2 结果排序问题第29-30页
    3.3 海量数据获取与挖掘第30页
    3.4 本章小结第30-33页
第四章 方法描述第33-46页
    4.1 搜索框架描述第33-36页
    4.2 上下文相关的源码标识符拓展第36-38页
        4.2.1 上下文相关的参考备选集合获取第36-37页
        4.2.2 通过上下文相关标识符集合拓展标识符第37-38页
    4.3 分析由调用引发的变量影响第38-41页
    4.4 基于源码的语义网络第41-42页
        4.4.1 定义语义网络基本关系第41页
        4.4.2 构建语义网络第41-42页
    4.5 搜索方法第42-44页
    4.6 本章小结第44-46页
第五章 系统设计与实现第46-57页
    5.1 源码爬虫模块第46-47页
    5.2 程序分析模块第47-49页
    5.3 构建海量源码关系数据库第49-52页
    5.4 语义网络模块第52-53页
    5.5 图搜索模块第53-55页
    5.6 本章小结第55-57页
第六章 实验验证第57-65页
    6.1 数据量统计第57页
    6.2 测试用例与Github比较第57-59页
    6.3 详细搜索结果分析第59-63页
    6.4 测试用例分析第63-64页
    6.5 本章小结第64-65页
第七章 总结与展望第65-67页
    7.1 本章小结第65-66页
    7.2 工作展望第66-67页
参考文献第67-69页
附录A 源码搜索结果第69-86页
攻读学位期间发表的学术论文目录第86-88页

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