【摘 要】
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软件特征定位是软件演化活动得以顺利展开的前提条件。当前特征定位研究的性能仍有待于进一步提高。为了获得较好的性能,在文件夹粒度上获取主题知识,将系统中同一个文件夹下
【机 构】
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云南大学软件学院,云南省软件工程重点实验室
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软件特征定位是软件演化活动得以顺利展开的前提条件。当前特征定位研究的性能仍有待于进一步提高。为了获得较好的性能,在文件夹粒度上获取主题知识,将系统中同一个文件夹下的所有类（class）划分为同一个主题知识类,提出利用深度学习算法——循环神经网络RNN（Recurrent Neural Networks）进行面向主题的特征定位。同时,在该方法的基础上提出了一种改进的模型。为了使实验结果更具现实意义,与基线方法和其他一些方法相比,将实验数据从10组提高到531组和将检索率从15%缩小到10%,即使在这种情况下
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