【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机领域，具体涉及一种基于推荐算法的低代码开发方法、设备及介质。
技术介绍
1、随着智能技术的不断发展和应用，工业生产领域也在不断地进行转型升级。从传统的机械加工、手工组装到现代化的自动化流水线、数字化生产，人类对于生产方式的追求从未停歇。而智能技术的推广与应用，则为这一追求注入了新的活力。
2、批量化程序、智能算法以及深度学习技术等前沿技术已经成为现代工业生产的重要组成部分。它们不仅可以提高生产效率，还可以降低生产成本，改善产品质量，并且在某些领域中甚至比人类更具优势。如今，在智能制造的浪潮下，越来越多的企业开始使用智能技术来提升生产力，实现自动化生产，降低人工成本。
3、然而，智能技术的应用虽然带来了很多好处，但是对于代码开发的要求也越来越高。在编程能力、数理逻辑等方面，要求员工具备较高的知识背景，这使得许多企业难以招揽到合适的人才。因此，为了降低代码开发的门槛并提升员工作效率，大量的低代码、弱代码开发平台被开发出来。
4、低代码、弱代码开发平台是一种基于图形化编程的软件开发平台，它不需要编写过多的代码，只需通过可视化工具实现代码的生成和配置，从而降低了编写代码的难度和复杂性。这样的平台可以让企业员工快速地进行软件开发，将他们从繁琐的、冗长的代码编写中解放出来，使他们能够集中精力做更有价值的事情。同时，低代码、弱代码开发平台也为那些没有编程经验的人提供了机会，让他们也能够参与到软件开发的过程中来。
5、在实际的软件开发和编码过程中，代码推测是一项重要的任务，它有助于
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本申请提出了一种基于推荐算法的低代码开发方法，应用在低代码开发平台中，所述方法包括：
2、基于所述低代码开发平台，获取企业在软件开发项目中对应的企业历史开发记录，所述企业历史开发记录包括：进度、质量、成本；
3、针对待执行代码推测的当前用户，获取所述当前用户在软件开发项目中对应的用户历史行为记录，所述用户历史行为记录包括：使用的编程语言、编写代码数据量、编写代码质量；
4、基于所述企业历史开发记录、所述用户历史行为记录，对所述当前用户所需的推荐代码进行分析预测；
5、基于分析预测结果，对所述当前用户进行相应的代码推荐。
6、另一方面，本申请还提出了一种基于推荐算法的低代码开发设备，包括：
7、至少一个处理器；以及，
8、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
9、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如：上述示例所述的基于推荐算法的低代码开发方法。
10、另一方面，本申请还提出了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：上述示例所述的基于推荐算法的低代码开发方法。
11、通过本申请提出基于推荐算法的低代码开发方法能够带来如下有益效果：
12、自动推荐代码块基于集成学习的方法实现代码推测，可以为工程人员提供编辑过程中的帮助。能够在软件开发过程中大幅缩短编程时间，同时减少编写代码时的错误率和提高代码的质量。
13、自动推荐代码块可以利用历史数据来训练模型，从而得出更准确的推荐结果。这些历史数据可以包括以前编写过的代码，或通过代码库获得的大量代码示例。然后，使用主成分分析和逻辑回归函数等机器学习算法，对历史数据进行分析和建模，并生成预测模型。最终，通过使用投票器等集成学习技术，将多个预测模型融合起来，实现自动推荐代码块的功能。
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1.一种基于推荐算法的低代码开发方法，其特征在于，应用在低代码开发平台中，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述企业历史开发记录、所述用户历史行为记录，对所述当前用户所需的推荐代码进行分析预测，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过主成分分析对所述历史记录数据进行降维，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过主成分分析对所述历史记录数据进行降维，具体包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于逻辑回归算法，通过降维后的所述训练集和所述测试集，构建得到多个预测模型，具体包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述用户工作特征信息，构建属于每个用户的代码空间，具体包括：
9.一种基于推荐算法的低代码开发设备，其特征在于，包括：
10.一种非易失性计算机存储介质，存储有计算
...【技术特征摘要】
1.一种基于推荐算法的低代码开发方法，其特征在于，应用在低代码开发平台中，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述企业历史开发记录、所述用户历史行为记录，对所述当前用户所需的推荐代码进行分析预测，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过主成分分析对所述历史记录数据进行降维，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过主成分分析对所述历史记录数据进行降维，具体包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于逻辑回归算法，通过降维后的所述训练集和...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晨，潘鲁川，訾强，
申请(专利权)人：浪潮通用软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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