公开(公告)号：CN115600012A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211523157.3

申请日：2022-12-01

申请人： 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)(CN)

发明人： 高翠芸 ,  陈雨佳 ,  贾焰 ,  廖清 ,  刘川意 ,  蒋琳 ,  韩培义

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06F8/75 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种基于知识增强和结构对比的API推荐方法，包括以下步骤：步骤1，代码预处理构图；解析源代码，提取方法、API和结构节点以及它们之间的关系，构成调用关系图和层次结构图；步骤2，知识增强的图嵌入学习；使用图卷积神经网络GCN在调用关系图上传播信息来细化方法和API的初始嵌入表示，同时用翻译模型TransH学习层次结构图中的实体和关系的嵌入表示；步骤3，多任务学习；包括主要的API推荐任务和辅助的对比学习任务。本发明的有益效果是：本发明提出了知识增强的图嵌入学习，使得方法和API的嵌入向量中不仅建模了调用交互还融合了代码中的层次结构信息，优化了方法和API的表示，达到更准确的推荐效果。

公开(公告)号：CN115599927A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211396787.9

申请日：2022-11-08

申请人： 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)(CN)

发明人： 廖清 ,  龚兴 ,  柴合言 ,  李鉴明 ,  王晔 ,  高翠芸 ,  贾焰

IPC分类号： G06F16/36 ,  G06F16/31 ,  G06F40/126 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于度量学习的时序知识图谱补全方法及系统，包括：将若干个候选尾实体分别填入待补全三元组，获得若干个待评估四元组；根据第一头实体和所有候选尾实体的所有邻居实体、第一实体关系、以及第一时序信息，对第一头实体和候选尾实体进行实时编码，获得头实体编码结果和尾实体编码结果，并编码得到时序知识图谱中样本数据集对应的四元组编码结果；利用度量学习机制，结合所有编码结果，对各待评估四元组进行相似度评分排序，并根据排序结果确定待补全三元组对应的第一尾实体。本发明根据待补全三元组内的第一实体关系和第一时序信息，并基于少量样本数据，筛选得到第一尾实体，使得能够在保证补全效果的同时，减少整体运算数据。