基于相关主题模型的程序网络自动构建与分析

孙小兵; 刘湘月; 李斌; 张伟佳

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2017.05.004

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基于相关主题模型的程序网络自动构建与分析

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于相关主题模型的程序网络自动构建与分析
- On Automatic Construction and Analysis of Program Network via Relational Topic Model
- 电子学报 2017年45卷第5期页码：1052-1056
- 作者机构：
  
  1. 扬州大学信息工程学院,江苏,扬州,225127
  2. 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210023
  3. 扬州大学信息工程学院,江苏,扬州,225127
  4. 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210023
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61402396，No.61472344）;江苏省教育厅自然科学基金 (No.13KJB520027）;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放基金 (No.KFKT2016B21）;江苏青蓝工程
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2017.05.004
  中图分类号： TP311
- 网络出版：2017-05-25，
  
  纸质出版：2017
- 稿件说明：
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孙小兵, 刘湘月, 李斌, 等. 基于相关主题模型的程序网络自动构建与分析[J]. 电子学报, 2017,45(5):1052-1056.

SUN Xiao-bing, LIU Xiang-yue, LI Bin, et al. On Automatic Construction and Analysis of Program Network via Relational Topic Model[J]. Acta Electronica Sinica, 2017, 45(5): 1052-1056.
孙小兵, 刘湘月, 李斌, 等. 基于相关主题模型的程序网络自动构建与分析[J]. 电子学报, 2017,45(5):1052-1056. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.05.004.

SUN Xiao-bing, LIU Xiang-yue, LI Bin, et al. On Automatic Construction and Analysis of Program Network via Relational Topic Model[J]. Acta Electronica Sinica, 2017, 45(5): 1052-1056. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.05.004.

摘要

程序理解的目的在于获得足够的软件系统信息，以适用于人理解的形式展现出来，辅助开发人员对软件的理解.本文通过使用相关主题模型，为软件系统类层次的代码文件建立程序网络，并可视化展示整个软件系统的相关结构和功能，辅助开发者理解整个程序代码.该技术综合考虑了软件代码中的结构性信息和内容性信息，所建立的程序网络可帮助开发者更好的理解程序的语法依赖关系和语义功能相关关系.实验验证了建立的程序网络具有较好的准确性以及可以为指定的类推荐相关类.

Abstract

Program comprehension aims to obtain enough information in the software system to promote the comprehension of the target software.This paper proposes a novel technique

which uses relational topic model (RTM) to model code (class-level) documents in the software system into a program network.Then

the program network is visualized to help developers understand the whole software.The advantage of RTM is that it takes into account both the structural and textual information in the software system

which enables developers to fully understand the syntax dependence and semantic functional relationship in the program.The empirical results show that the program network is more accurate to model the relation among different classes

moreover

it is able to recommend relevant classes for a given class to understand a local part in the program.

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