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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的重复PullRequest检测方法，包括以下步骤：1数据集的处理以及对于数据的获取，根据数据集中的PullRequest编号，通过GitHubAPI的调用，获取PullRequest的标题、描述、commit信息、变更文件信息、变更代码信息。对于变更文件超过50或者变更代码增加和删除超过10000行的PullRequest进行过滤。2使用自然语言处理方法结合余弦相似度计算出标题、描述、commit信息的相似性；使用最长公共子路径算法，计算出变更文件的路径相似；计算变更代码位置相似性，通过求出两个PullRequest中变更代码的具体位置，计算出重叠变更位置的长度，除上总的重叠快的长度求出变更代码相似。3基于大型的代码克隆数据仓库，使用增加流抽象语法树、图匹配网络以及均方误差损失来训练一个图神经网络模型，计算出变更代码的相似性。4基于求出的标题相似性、描述相似性、commit信息相似性、变更文件路径相似性、变更代码位置相似性、变更代码相似性作为特征值，以及对应的是否重复的标签，利用机器学习中的AdaBoost算法来训练一个重复PullRequest的检测模型。
主权项：1.基于图神经网络的重复PullRequest检测方法，其特征是对于基于数据集中的PullRequest，计算数据集中每对PullRequest的标题、描述、commit信息、变更文件路径、变更代码位置、变更代码相关信息；接着利用自然语言处理相关技术来计算标题、描述、commit信息的相似性，利用最长公共子路径求出变更文件路径的相似性；其中对于变更代码的相似性，考虑到语义相似性，需要使用增强流抽象语法树、图匹配网络、均方误差损失来训练一个图神经网络模型；然后基于求出的相似性作为特征值，以及对应的是否重复的标签，利用机器学习中的AdaBoost算法来训练模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于图神经网络的重复Pull Request检测方法
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