基于JAVA Doc知识图谱的多维评估推荐方法技术

本发明专利技术公开了一种基于Java Doc知识图谱的多维评估推荐方法，属于数据库推荐技术领域。通过对Java Doc文档的爬取以及分析建立Java类知识图谱；对类与外界的关系分析实体间的路径关系，建立推荐函数对数据进行挖掘，再通过类和类之间的关系确定推荐的推荐域；选用基于K‑means聚类方法进行类之间的聚类，将聚类结果作为基于知识图谱挖掘的推荐域的补集；再对推荐域的类进行多维量化评分，将多个维度同构模型进行相似度量化评分，最终将推荐域中的类的量化评分返回给用户。本发明专利技术实现了使用者能够接触新的JAVA内置类并且了解JAVA内置类相互的区别，达到使用更合适的API函数的目的。

Multidimensional evaluation and recommendation method based on Java doc knowledge map

【技术实现步骤摘要】
基于JAVADoc知识图谱的多维评估推荐方法
本专利技术属于数据库推荐
，特别是涉及一种基于JAVADoc知识图谱的多维评估推荐方法。
技术介绍
知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库。其主要特点是可以将知识形式化的表述出来，并建立知识之间的关联拓扑结构。知识图谱的基本单位是实体-关系-实体的RDF(RelationalDataForma)三元组。目前，已经出现一大批知识图谱，其中代表性的有KnowItAll、YAGO、DBpedia、Freebase、NELL、Probase。由于其将数据存贮为图结构使得搜索等相关操作不再局限于字符串的匹配，而是转向了语义以及实体的上下文联系。通过对知识图谱进行知识推理可以更加直观的发现实体间存在的内在联系。语法和语义定义了一个语言，应用程序接口(API)使得语言使用更加简便，当前大部分的软件都依赖于API来实现。JAVA语言是一个被应用在很多场合的面向对象编程语言。具有句法简单、性能稳定、封装、继承以及多态的特性，使得软件变得更加容易维护以及便于扩展。不断更新的JAVA软件开发工本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Java Doc知识图谱的多维评估推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，通过对Java Doc文档的爬取以及分析建立一个Java类知识图谱；/nS2，根据已经建立好的Java Doc知识图谱，通过类与外界的关系分析实体间的路径关系，建立推荐函数对数据进行挖掘，通过类和类之间的关系确定推荐的推荐域；/nS3，选用基于文本的K-means聚类方法来进行类之间的聚类，将聚类结果作为基于知识图谱挖掘的推荐域的补集；/nS4，基于Java语言特性的评分标准对推荐域的类进行多维量化评分；/nS5，通过S4的各项评分，建立综合量化评分模型，将多个维度同构模型进行相似度量化评分，为每一个推...

【技术特征摘要】
1.一种基于JavaDoc知识图谱的多维评估推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，通过对JavaDoc文档的爬取以及分析建立一个Java类知识图谱；
S2，根据已经建立好的JavaDoc知识图谱，通过类与外界的关系分析实体间的路径关系，建立推荐函数对数据进行挖掘，通过类和类之间的关系确定推荐的推荐域；
S3，选用基于文本的K-means聚类方法来进行类之间的聚类，将聚类结果作为基于知识图谱挖掘的推荐域的补集；
S4，基于Java语言特性的评分标准对推荐域的类进行多维量化评分；
S5，通过S4的各项评分，建立综合量化评分模型，将多个维度同构模型进行相似度量化评分，为每一个推荐域的候选项进行评分，并将推荐域中的类的量化评分返回给用户。


2.根据权利要求1所述的一种基于JavaDoc知识图谱的多维评估推荐方法，其特征在于，所述S1中建立一个Java类知识图谱包括以下步骤：
S11，数据的抽取：采用pyhon中的BeautifulSoup工...

【专利技术属性】
技术研发人员：高提雷，杨明，贾力，解婉誉，张涛，李莹，杜士镕，刘芬，何锋，陶冶，杨棣，周荣华，
申请(专利权)人：云南财经大学，昆明冶金高等专科学校，
类型：发明
国别省市：云南;53