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
系统为您推荐了相关专利信息
节点特征
实体识别方法
消息传递机制
句法依存关系
实体识别系统
相控阵天线
抗干扰方法
环境感知数据
干扰特征分析
参数