【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及r包推荐，具体涉及一种基于r语言特定领域的包推荐方法。
技术介绍
1、r语言是一款在统计分析和人工智能领域广受欢迎的工具，拥有丰富的功能和广泛的应用。在r语言生态系统中，有大量的r包可供开发者使用，这些包类似于java中的jar包或python中的库，能够扩展r语言的功能。然而，随着r包数量的增加，选择和使用合适的r包变得具有挑战性。
2、r包的多样性是r语言生态系统的一大优势，它使得开发者能够快速获取各种各样的功能和工具，以满足不同领域和问题的需求。然而，这也带来了一个问题，即在众多的r包中如何选择最适合的包。目前，r语言官方存储库cran(comprehensive r archivenetwork)中已经收录了20000多个包，而在github上的r包数量更多，这使得开发者在选择适合自己项目的r包时感到困扰。此外，r包的官方文档通常只介绍了包的结构或功能，而缺乏使用场景或使用目的等信息，而这些对于r包的使用者来说往往更为重要。
3、在选择r包时，开发者需要考虑功能、质量、维护状况等因素。然而，目前的r包推荐方法存在一些不足之处，无法很好地满足r语言开发者的需求。由于r语言的领域特殊性和生态系统的复杂性，现有方法在领域匹配和冷启动问题上存在局限性。因此，需要一种更加有效和准确的r包推荐方法，以帮助开发者快速准确地选择最合适的包。
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种基于r语言特定领域的包推荐方法解决现有方法在领域匹配和
2、技术方案：本专利技术所述的一种基于r语言特定领域的包推荐方法，包括以下步骤：
3、(1)获取所有r语言程序包的相关数据；
4、(2)根据获取的r包数据，通过实证研究分析获取各个包的依赖数量、包的依赖更新及时性、包的更新情况作为质量指标；
5、(3)利用大模型gpt，将包的功能描述作为输入，生成训练数据q&a；
6、(4)将生成的q&a作为训练数据，结合对比学习方法作为损失函数微调预训练的bert模型；
7、(5)根据经过微调的模型，将用户需求文本转化为向量表示，并通过余弦相似度计算功能描述与需求最相似的r包；
8、(6)利用质量指标对推荐结果进行重新排序。
9、进一步的，所述步骤(1)中，从开源社区平台cran获取r语言程序包的相关数据。
10、进一步的，所述步骤(1)中，相关数据包括：依赖信息、r包依赖数量、r包历史版本发布情况以及r包的功能描述。
11、进一步的，所述步骤(2)中，依赖的数量指每个包开发时引入的包的数量；包的更新情况是将包的最旧版本与最新版本的时间差除以版本的发布次数，计算其每个版本发布的平均间隔时间。
12、进一步的，所述步骤(3)具体如下：从开源社区平台cran上爬取每个包的功能描述doc，随机抽取1000个包的功能描述，将上述数据提供给gpt-3.5大模型，为每个包生成5个能用该功能描述回答的query。
13、进一步的，所述步骤(4)中，将每个doc以及用该doc生成的query作为一个正样本对；将每个doc与其他doc生成的query作为负样本对数据，结合对比学习方法作为损失函数微调bert模型。
14、进一步的，所述步骤(5)具体如下：将用户的提问转换为向量，利用余弦相似度计算与cran上的库功能描述的向量的相似度，推荐出相似度排名前3的包。
15、本专利技术所述的一种基于r语言特定领域的包推荐系统，包括：
16、数据获取模块：用于获取所有r语言程序包的相关数据；
17、质量指标模块：用于根据获取的r包数据，通过实证研究分析获取各个包的依赖数量、包的依赖更新及时性、包的更新情况作为质量指标；
18、gpt模块：用于利用大模型gpt，将包的功能描述作为输入，生成训练数据q&a；
19、bert模块：用于将生成的q&a作为训练数据，结合对比学习方法作为损失函数微调预训练的bert模型；
20、相似度模块：用于根据经过微调的模型，将用户需求文本转化为向量表示，并通过余弦相似度计算功能描述与需求最相似的r包。
21、排序模块：用于利用质量指标对推荐结果进行重新排序。
22、本专利技术所述的一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被加载至处理器时实现任一项所述的一种基于r语言特定领域的包推荐方法。
23、本专利技术所述的一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的一种基于r语言特定领域的包推荐方法。
24、有益效果：与现有技术相比，本专利技术具有如下显著优点：本专利技术考虑了更多因素，如包的使用情况、依赖关系、更新情况和维护状况等质量因素；对r语言领域做了更具针对性的优化，帮助开发者在众多的r包中快速准确地选择适合自己项目的包，提高开发效率和代码质量。
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1.一种基于R语言特定领域的包推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于R语言特定领域的包推荐方法，其特征在于，所述步骤(1)中，从开源社区平台CRAN获取R语言程序包的相关数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于R语言特定领域的包推荐方法，其特征在于，所述步骤(1)中，相关数据包括：依赖信息、R包依赖数量、R包历史版本发布情况以及R包的功能描述。
4.根据权利要求1所述的一种基于R语言特定领域的包推荐方法，其特征在于，所述步骤(2)中，依赖的数量指每个包开发时引入的包的数量；包的更新情况是将包的最旧版本与最新版本的时间差除以版本的发布次数，计算其每个版本发布的平均间隔时间。
5.根据权利要求1所述的一种基于R语言特定领域的包推荐方法，其特征在于，所述步骤(3)具体如下：从开源社区平台CRAN上爬取每个包的功能描述Doc，随机抽取1000个包的功能描述，将上述数据提供给GPT-3.5大模型，为每个包生成5个能用该功能描述回答的Query。
6.根据权利要求1所述的一种基于R语言特定领域的包推荐
7.根据权利要求1所述的一种基于R语言特定领域的包推荐方法，其特征在于，所述步骤(5)具体如下：将用户的提问转换为向量，利用余弦相似度计算与CRAN上的库功能描述的向量的相似度，推荐出相似度排名前3的包。
8.一种基于R语言特定领域的包推荐系统，其特征在于，包括：
9.一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被加载至处理器时实现根据权利要求1-7任一项所述的一种基于R语言特定领域的包推荐方法。
10.一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-7任一项所述的一种基于R语言特定领域的包推荐方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于r语言特定领域的包推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于r语言特定领域的包推荐方法，其特征在于，所述步骤(1)中，从开源社区平台cran获取r语言程序包的相关数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于r语言特定领域的包推荐方法，其特征在于，所述步骤(1)中，相关数据包括：依赖信息、r包依赖数量、r包历史版本发布情况以及r包的功能描述。
4.根据权利要求1所述的一种基于r语言特定领域的包推荐方法，其特征在于，所述步骤(2)中，依赖的数量指每个包开发时引入的包的数量；包的更新情况是将包的最旧版本与最新版本的时间差除以版本的发布次数，计算其每个版本发布的平均间隔时间。
5.根据权利要求1所述的一种基于r语言特定领域的包推荐方法，其特征在于，所述步骤(3)具体如下：从开源社区平台cran上爬取每个包的功能描述doc，随机抽取1000个包的功能描述，将上述数据提供给gpt-3.5大模型，为每个包生成5个能用该功能描述回答的query。
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