南京大学许蕾获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于上下文分析的Python API实时推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114254097B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010957757.5，技术领域涉及：G06F8/75；该发明授权一种基于上下文分析的Python API实时推荐方法是由许蕾;何欣程;徐宝文设计研发完成，并于2020-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于上下文分析的Python API实时推荐方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于上下文分析的PythonAPI实时推荐方法。其特征是首先提取Python代码上下文中调用点；接着对每个调用点进行类型推断，若推断成功，使用推断类型可调用方法作为API候选集，否则从标准库API、第三方库API以及当前上下文定义API这三方面生成；接着从五方面约束提取仅含真阳性的数据流序列：赋值操作、循环结构、属性访问调用、容器访问以及函数参数传递；然后通过上下文分析收集三方面特征，即数据流序列、token相似度和共现规则，将特征编码为特征向量；接着对特征向量进行标记，将所有标记后向量放入随机森林模型训练；最后基于训练好的推荐模型，将推荐结果按照概率得分进行排序并呈现给开发者。
本发明授权一种基于上下文分析的Python API实时推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文分析的PythonAPI实时推荐方法，包括以下四个步骤： 1识别上下文调用点，并针对需要被推荐的API位置进行候选集生成； 2基于启发式方法，对语法语义不完整的Python上下文进行静态数据流分析，提取限定于API推荐的有效数据流信息； 3对当前上下文进行有效静态分析，提取三方面特征：数据流序列、token相似性及共现规则，生成对应特征向量； 4基于随机森林算法，对生成的向量进行学习，给出API推荐列表：对生成的每一个特征向量进行标记操作，若该向量是由正确的API生成，则将其标记为正样本，否则将其标记为负样本；将标记后的向量使用随机森林模型进行训练，让其学习到正样本向量的规律；基于训练好的推荐模型进行推荐，根据每一个测试用例向量标记为正样本的概率大小排序，将排序后的API列表推荐给开发者。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京大学，其通讯地址为：210023 江苏省南京市仙林大道163号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号