南京大學許蕾獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉南京大學申請的專利一種基于上下文分析的Python API實時推薦方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114254097B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202010957757.5，技術領域涉及：G06F8/75；該發明授權一種基于上下文分析的Python API實時推薦方法是由許蕾;何欣程;徐寶文設計研發完成，并于2020-09-11向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于上下文分析的Python API實時推薦方法在說明書摘要公布了：本發明為一種基于上下文分析的PythonAPI實時推薦方法。其特征是首先提取Python代碼上下文中調用點；接著對每個調用點進行類型推斷，若推斷成功，使用推斷類型可調用方法作為API候選集，否則從標準庫API、第三方庫API以及當前上下文定義API這三方面生成；接著從五方面約束提取僅含真陽性的數據流序列：賦值操作、循環結構、屬性訪問調用、容器訪問以及函數參數傳遞；然后通過上下文分析收集三方面特征，即數據流序列、token相似度和共現規則，將特征編碼為特征向量；接著對特征向量進行標記，將所有標記后向量放入隨機森林模型訓練；最后基于訓練好的推薦模型，將推薦結果按照概率得分進行排序并呈現給開發者。
本發明授權一種基于上下文分析的Python API實時推薦方法在權利要求書中公布了：1.一種基于上下文分析的PythonAPI實時推薦方法，包括以下四個步驟： 1識別上下文調用點，并針對需要被推薦的API位置進行候選集生成； 2基于啟發式方法，對語法語義不完整的Python上下文進行靜態數據流分析，提取限定于API推薦的有效數據流信息； 3對當前上下文進行有效靜態分析，提取三方面特征：數據流序列、token相似性及共現規則，生成對應特征向量； 4基于隨機森林算法，對生成的向量進行學習，給出API推薦列表：對生成的每一個特征向量進行標記操作，若該向量是由正確的API生成，則將其標記為正樣本，否則將其標記為負樣本；將標記后的向量使用隨機森林模型進行訓練，讓其學習到正樣本向量的規律；基于訓練好的推薦模型進行推薦，根據每一個測試用例向量標記為正樣本的概率大小排序，將排序后的API列表推薦給開發者。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京大學，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市仙林大道163號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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