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公开(公告)号:CN111694726A
公开(公告)日:2020-09-22
申请号:CN201910210830.X
申请日:2019-03-15
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明为一种基于类型标注的Python程序类型推导方法:首先对Python程序进行类型推导;然后对同样一部分源代码进行标注等级分析,使用ranking算法对变量进行标注价值排序;接着通过ranking算法推荐进行类型标注;最后通过增加这些类型标注再次进行类型推导,并多次迭代上述过程,类型推导->ranking排序->类型标注->类型推导->...;最后产生的所有静态类型信息可以被用来优化Python的解释运行以及帮助开发者理解Python源代码程序。
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公开(公告)号:CN110750297A
公开(公告)日:2020-02-04
申请号:CN201910970630.4
申请日:2019-10-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明为一种基于程序分析和文本分析的Python代码参考信息生成方法:首先,对Python代码中的函数调用场景进行分类并提取项目中函数定义和注释作为函数的参考信息;其次,对于函数调用场景中函数来源(模块Module,类Class)可以确定的情况,使用静态分析工具生成函数调用图,建立函数调用和函数参考信息的一一映射关系;然后,考虑同名函数的情况,为了确定调用函数的Class实例的类型,使用基于文本分析技术的类型推导,给出推导的类型并根据类型建立函数调用和函数参考信息的一一映射关系;接着,针对类型无法推导的情况,基于协同过滤算法,为Class实例的函数调用推荐同名函数中对应的函数参考信息。
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公开(公告)号:CN104156313B
公开(公告)日:2017-01-25
申请号:CN201410396502.0
申请日:2014-08-12
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种Web服务测试用例自动生成方法,基于文档解析及约束求解自动生成测试用例,包括Web服务文档解析、Web服务约束条件提取和Web服务测试用例自动化生成三部分,自动化生成SOAP消息表示的测试用例,即为Web服务的测试用例。本发明在Web服务测试用例的自动生成过程中,通过提取WSDL、BPEL文档中的约束条件,并运用约束求解方法,根据这些约束条件自动化生成测试用例,从而减少测试用例的冗余度,提高覆盖率,提高Web服务测试的效率。
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公开(公告)号:CN105183655A
公开(公告)日:2015-12-23
申请号:CN201510626507.2
申请日:2015-09-25
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明方法是基于安卓开发框架和其多线程模型,插桩安卓应用程序并动态运行提取单个执行轨迹,再使用预测性分析方法对执行轨迹进行分析,构造其活动间的发生序关系(Happens-Before)并预测生成多个执行轨迹,在此基础上结合变量松弛和路径松弛对执行轨迹中的所有活动进行约束编码,最终放入约束求解器中进行求解来完成数据竞争的检测。本发明能有效降低数据竞争的误报率,扩展性好,效率高,只需收集单个运行轨迹,大大降低了人工成本。
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公开(公告)号:CN102420827B
公开(公告)日:2014-04-23
申请号:CN201110414440.8
申请日:2011-12-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 面向智能移动平台的Web服务推送方法,Web服务推送通过数据交换管程、服务代理和SOAP推送协议三个部分实现,数据交换管程运行在智能移动平台上,作为智能移动平台上应用程序的数据收发媒介和管理者;服务代理运行在服务器上,将Web应用封装成Web服务,并以数据推送方式向数据管程提供更新;SOAP推送协议作为数据交换管程和服务代理之间的通信协议。本发明提供了一种融合了服务代理、数据交换管程以及SOAP推送协议的技术,能够面向智能移动平台进行Web服务的主动推送。
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公开(公告)号:CN103678618A
公开(公告)日:2014-03-26
申请号:CN201310695891.2
申请日:2013-12-17
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867 , G06Q50/01
Abstract: 一种基于社交网络平台的Web服务推荐方法,将Web服务分成不同的服务类,在社交网络中获取用户的基本信息,取一部分用户作为训练用户,得到用户感兴趣的服务类,并据此建立用户-服务类矩阵,然后根据用户-服务类矩阵对用户进行聚类,得到不同的用户兴趣类,对于社交网络中需要进行Web服务推荐的新用户,根据用户兴趣类进行推荐。本发明首先对Web服务进行主题提取,通过将Web服务映射为Web服务类,实现对用户-服务矩阵进行降维,然后通过从社交网络中提取用户的基本信息和兴趣标签,充分利用标签信息和语义信息来解决词语同义问题,再结合通过分析已有用户的历史访问记录得到的聚类结果,对新用户进行Web服务推荐。
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