一种基于机器学习的APP性能多维度分析方法及系统

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一种基于机器学习的APP性能多维度分析方法及系统
申请号:CN202511222627
申请日期:2025-08-29
公开号:CN120723614B
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明涉及移动应用程序性能分析技术领域,公开了一种基于机器学习的APP性能多维度分析方法及系统,其中,一种基于机器学习的APP性能多维度分析方法包括:构建代码语义理解模型,对APP源代码进行分析,提取代码的结构化特征和语义信息;构建性能演变分析模型,通过收集和分析APP在不同版本中的性能数据,识别性能指标的长期变化模式;构建代码性能知识图谱,将代码实体和性能指标作为节点,它们之间的影响关系作为边;构建双态映射预测模型,预测代码变更对APP性能的长短期影响;本发明通过深度理解代码语义和长期性能演变规律,能够准确预测代码变更对性能的影响。
技术关键词
多维度分析方法 语义理解模型 性能指标数据 节点 应用程序性能分析技术 实体 状态编码器 生成代码 长短期记忆网络 语义向量 注意力机制 关系 抽象语法树 语法结构 贝叶斯网络模型 多层堆叠结构 增量学习方法 更新知识图谱
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