基于大数据的软件项目知识图谱构造及问答方法
摘要：随着软件规模的不断扩大、软件演化周期的不断延长，构建软件项目知识图谱对软件维护、软件开发的意义越来越重大。如何基于软件项目开发过程中产生的源代码、邮件列表、缺陷报告等多源异构大数据，快速构建语义关联丰富的软件知识图谱，是软件工程领域亟待解决的关键问题。提出了以代码结构为核心的软件知识图谱模型，建立了“知识抽取-知识融合”两层软件知识图谱构造框架，该框架支持软件项目知识图谱的自动构造以及基于知识图谱的软件项目智能问答，有效提高了软件项目理解和软件复用的效率。目前，软件项目知识图谱已经在Apache开源社区以及国内著名软件企业成功展开应用实践。
关键词：软件复用 ; 软件知识图谱 ; 软件知识抽取 ; 知识问答
1 引言
软件复用可以提高软件开发的效率和质量。但随着现代软件规模的不断扩大和复杂度的日益提高，复用一个软件项目越来越难。软件项目在其整个生命周期中形成并积累了大量的数据，如源代码、邮件列表、缺陷报告和问答文档等。这些数据中蕴含了规模庞大、结构复杂、语义关联丰富的软件知识，能够帮助软件开发人员理解软件功能，进行软件复用。然而，组织、利用这些知识面临着以下挑战。
● 软件规模扩大引发的软件知识爆炸问题。随着软件规模的扩大和软件复杂度的提高，在软件开发与复用中需要理解与掌握的知识越来越多，开发者的学习成本越来越高。
● 软件数据中蕴含的信息在多源异构数据中呈碎片化分散的形态。在一个软件项目中，
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