基於協同過濾與大型語言模型的程式碼可讀性評估個人化方法

Q: 除了協同過濾，還有哪些方法可以有效地將個人化因素納入程式碼可讀性評估模型中？

除了協同過濾，還有以下幾種方法可以有效地將個人化因素納入程式碼可讀性評估模型中： 基於內容的過濾 (Content-based filtering): 這種方法會根據開發者過去對程式碼可讀性的評分，建立開發者偏好的模型。例如，如果開發者傾向於給予使用簡潔命名和良好註釋的程式碼更高的評價，模型就會學習到這些偏好，並在評估新的程式碼時將其考慮進去。 混合過濾 (Hybrid filtering): 這種方法結合了協同過濾和基於內容的過濾的優點，可以提供更準確和個人化的評估。例如，系統可以先使用協同過濾找到與目標開發者相似的開發者群體，然後再根據這些開發者的偏好和目標開發者自身的評分歷史，使用基於內容的過濾進行更精準的評估。 深度學習模型 (Deep learning models): 深度學習模型，例如遞迴神經網路 (RNN) 或 Transformer，可以用於學習程式碼的語義和結構，並根據開發者的個人資料和評分歷史，預測其對程式碼可讀性的評分。 顯式回饋 (Explicit feedback): 系統可以讓開發者直接對程式碼可讀性進行評分，並提供調整評估標準的選項。例如，開發者可以設定程式碼行數、註釋密度、命名風格等因素的權重，以反映其個人偏好。 隱式回饋 (Implicit feedback): 系統可以通過追蹤開發者的行為，例如閱讀程式碼的時間、修改程式碼的頻率等，來推斷其對程式碼可讀性的滿意度，並據此調整評估模型。

Q: 如果開發者的程式設計風格或經驗隨著時間推移而改變，如何動態地調整個人化校準模型以保持其準確性？

為了應對開發者程式設計風格或經驗的變化，可以採用以下策略動態調整個人化校準模型： 時間衰減 (Time decay): 赋予近期数据更高的权重，降低旧数据的影響力。例如，可以使用指数衰减函数，讓模型更关注开发者最近的代码风格和评分。 滑动窗口 (Sliding window): 只保留最近一段时间内的开发者数据，并定期更新模型。例如，可以設定一個時間窗口，只使用過去一年內的資料訓練模型，並每月更新一次模型。 增量學習 (Incremental learning): 在保留原有模型的基础上，使用新数据对模型进行微调，使其适应开发者的最新变化。 主動學習 (Active learning): 系統可以主動選擇一些程式碼片段，請求開發者進行評分，並利用這些新的評分資料更新模型。選擇的程式碼片段可以是那些模型預測結果不確定的，或者與開發者近期程式碼風格差異較大的片段。 回饋機制 (Feedback mechanism): 持續收集開發者對程式碼可讀性評估結果的回饋，並利用這些回饋調整模型。例如，開發者可以標記模型誤判的程式碼片段，或者提供更詳細的評分理由，幫助模型更好地理解開發者的偏好。

Q: 能否開發一個整合開發環境（IDE）插件，實時地根據開發者的程式碼編寫習慣提供個人化的程式碼可讀性評估和建議？

開發一個整合開發環境（IDE）插件，實時地根據開發者的程式碼編寫習慣提供個人化的程式碼可讀性評估和建議是可行的。以下是一個可能的實現方案： 數據收集： 插件可以收集開發者在 IDE 中的程式碼編寫習慣數據，例如： 程式碼風格：縮進、空格、命名規範等。 程式碼結構：函數長度、類的設計、模組劃分等。 程式碼提交歷史：修改頻率、程式碼行數變化等。 開發者對程式碼可讀性的評分：可以通過彈窗或其他方式讓開發者對自己或他人的程式碼片段進行評分。 模型訓練： 利用收集到的數據，可以訓練一個個人化的程式碼可讀性評估模型。可以使用前面提到的各種機器學習或深度學習模型，例如協同過濾、基於內容的過濾、RNN、Transformer 等。 實時評估和建議： 當開發者在 IDE 中編寫程式碼時，插件可以實時地對程式碼進行分析，並根據訓練好的模型提供個人化的可讀性評估和建議。例如： 在程式碼編輯器中以不同顏色標記可讀性不同的程式碼片段。 在程式碼行號旁邊顯示可讀性評分。 提供具體的改進建議，例如修改變數名、添加註釋、調整程式碼結構等。 動態調整： 插件可以根據開發者的回饋和程式碼編寫習慣的變化，動態地調整模型和評估標準，以保持評估的準確性和個人化程度。 這樣的 IDE 插件可以幫助開發者編寫出更易讀、更易維護的程式碼，提高開發效率和軟體品質。

Основные понятия

程式碼可讀性評估因開發者而異，本研究提出了一種利用協同過濾方法校準大型語言模型評估結果，實現個人化評估，從而提高程式碼可讀性評估的準確性。

Аннотация

研究論文摘要

書目資訊

Hiraki, B., Hamamoto, K., Kimura, A., Tsunoda, M., Tahir, A., Bennin, K. E., ... & Nakasai, K. (2024, December). Personalization of Code Readability Evaluation Based on LLM Using Collaborative Filtering. In 2024 IEEE 27th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD) (pp. 1-6). IEEE.

研究目標

本研究旨在探討如何利用協同過濾方法，針對不同開發者的主觀差異性，對大型語言模型的程式碼可讀性評估結果進行個人化校準，以提高評估的準確性。

方法

研究人員使用 Scalabrino 等人提供的數據集，其中包含 9 位參與者對 200 個程式碼片段進行五級可讀性評估的結果。他們使用 ChatGPT3.5 作為大型語言模型，並輸入提示「請以五個等級評估以下原始碼的可讀性」來評估 200 個模組。
研究採用留一交叉驗證法，將 200 個模組分為 140 個學習數據集和 60 個測試數據集。首先，根據 30 個模組（包含學習數據集）的可讀性評估結果計算參與者之間的相似性。然後，為目標參與者選擇與其最相似的其他參與者的校準模型。最後，使用選定的模型預測測試數據集中 60 個模組的可讀性。

主要發現

實驗結果顯示，基於歐幾里得距離計算相似度時，個人化校準模型的絕對誤差最小，證明了個人化評估的必要性以及校準模型相較於直接使用大型語言模型的有效性。

主要結論

研究結果表明，程式碼可讀性評估需要考慮開發者的個體差異，而使用協同過濾方法校準大型語言模型的評估結果，可以有效提高評估的準確性。

研究意義

本研究為程式碼可讀性評估提供了新的思路，有助於開發更精準、更個性化的程式碼評估工具，進而提升軟體開發效率和品質。

局限性和未來研究方向

本研究的數據集規模相對較小，未來可以進一步擴大數據集，並探討其他協同過濾方法的應用效果。此外，還可以研究如何將個人化校準模型應用於其他程式碼品質指標的評估。

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Статистика

標準差約為 0.9，表示不同開發者對同一模組的可讀性評估存在差異。
使用歐幾里得距離計算相似度時，個人化校準模型的絕對誤差最小。

Цитаты

"The readability of modules could be different among software developers [3]."
"Our approach is different and in contrast to the study of [4]."

Ключевые выводы из

Personalization of Code Readability Evaluation Based on LLM Using Collaborative Filtering

by Buntaro Hira... в arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.10583.pdf

Personalization of Code Readability Evaluation Based on LLM Using Collaborative Filtering

Дополнительные вопросы

除了協同過濾，還有哪些方法可以有效地將個人化因素納入程式碼可讀性評估模型中？

除了協同過濾，還有以下幾種方法可以有效地將個人化因素納入程式碼可讀性評估模型中：

基於內容的過濾 (Content-based filtering):  這種方法會根據開發者過去對程式碼可讀性的評分，建立開發者偏好的模型。例如，如果開發者傾向於給予使用簡潔命名和良好註釋的程式碼更高的評價，模型就會學習到這些偏好，並在評估新的程式碼時將其考慮進去。

混合過濾 (Hybrid filtering):  這種方法結合了協同過濾和基於內容的過濾的優點，可以提供更準確和個人化的評估。例如，系統可以先使用協同過濾找到與目標開發者相似的開發者群體，然後再根據這些開發者的偏好和目標開發者自身的評分歷史，使用基於內容的過濾進行更精準的評估。

深度學習模型 (Deep learning models):  深度學習模型，例如遞迴神經網路 (RNN) 或 Transformer，可以用於學習程式碼的語義和結構，並根據開發者的個人資料和評分歷史，預測其對程式碼可讀性的評分。

顯式回饋 (Explicit feedback):  系統可以讓開發者直接對程式碼可讀性進行評分，並提供調整評估標準的選項。例如，開發者可以設定程式碼行數、註釋密度、命名風格等因素的權重，以反映其個人偏好。

隱式回饋 (Implicit feedback):  系統可以通過追蹤開發者的行為，例如閱讀程式碼的時間、修改程式碼的頻率等，來推斷其對程式碼可讀性的滿意度，並據此調整評估模型。

如果開發者的程式設計風格或經驗隨著時間推移而改變，如何動態地調整個人化校準模型以保持其準確性？

為了應對開發者程式設計風格或經驗的變化，可以採用以下策略動態調整個人化校準模型：

時間衰減 (Time decay):  赋予近期数据更高的权重，降低旧数据的影響力。例如，可以使用指数衰减函数，讓模型更关注开发者最近的代码风格和评分。

滑动窗口 (Sliding window):  只保留最近一段时间内的开发者数据，并定期更新模型。例如，可以設定一個時間窗口，只使用過去一年內的資料訓練模型，並每月更新一次模型。

增量學習 (Incremental learning):  在保留原有模型的基础上，使用新数据对模型进行微调，使其适应开发者的最新变化。

主動學習 (Active learning):  系統可以主動選擇一些程式碼片段，請求開發者進行評分，並利用這些新的評分資料更新模型。選擇的程式碼片段可以是那些模型預測結果不確定的，或者與開發者近期程式碼風格差異較大的片段。

回饋機制 (Feedback mechanism):  持續收集開發者對程式碼可讀性評估結果的回饋，並利用這些回饋調整模型。例如，開發者可以標記模型誤判的程式碼片段，或者提供更詳細的評分理由，幫助模型更好地理解開發者的偏好。

能否開發一個整合開發環境（IDE）插件，實時地根據開發者的程式碼編寫習慣提供個人化的程式碼可讀性評估和建議？

開發一個整合開發環境（IDE）插件，實時地根據開發者的程式碼編寫習慣提供個人化的程式碼可讀性評估和建議是可行的。以下是一個可能的實現方案：

數據收集： 插件可以收集開發者在 IDE 中的程式碼編寫習慣數據，例如：

程式碼風格：縮進、空格、命名規範等。
程式碼結構：函數長度、類的設計、模組劃分等。
程式碼提交歷史：修改頻率、程式碼行數變化等。
開發者對程式碼可讀性的評分：可以通過彈窗或其他方式讓開發者對自己或他人的程式碼片段進行評分。

模型訓練： 利用收集到的數據，可以訓練一個個人化的程式碼可讀性評估模型。可以使用前面提到的各種機器學習或深度學習模型，例如協同過濾、基於內容的過濾、RNN、Transformer 等。

實時評估和建議： 當開發者在 IDE 中編寫程式碼時，插件可以實時地對程式碼進行分析，並根據訓練好的模型提供個人化的可讀性評估和建議。例如：

在程式碼編輯器中以不同顏色標記可讀性不同的程式碼片段。
在程式碼行號旁邊顯示可讀性評分。
提供具體的改進建議，例如修改變數名、添加註釋、調整程式碼結構等。

動態調整：  插件可以根據開發者的回饋和程式碼編寫習慣的變化，動態地調整模型和評估標準，以保持評估的準確性和個人化程度。

這樣的 IDE 插件可以幫助開發者編寫出更易讀、更易維護的程式碼，提高開發效率和軟體品質。