申请/专利权人：南京大学

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117931275A

主分类号：G06F8/71

分类号：G06F8/71;G06F18/241;G06F18/214;G06F18/213;G06F18/22;G06F8/30

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明为一种基于机器学习的代码合并冲突自动消解方法：首先对Git代码仓库中的代码合并冲突进行挖掘，收集历史合并节点中已有的代码合并冲突，从收集到的冲突中提取特征和开发者手动消解的结果，使用其训练机器学习模型，最后通过训练好的机器学习模型消解新的代码合并冲突。本发明拥有执行效率高、可扩展性强的特点，能够减轻开发者负担，大大降低了冲突消解的人工成本。

主权项：1.一种基于机器学习的代码合并冲突自动消解方法，其特征是对Git代码仓库中的代码合并冲突进行挖掘，收集历史合并节点中已有的代码合并冲突，从收集到的冲突中提取特征和开发者手动消解的结果，使用其训练机器学习模型，最后通过训练好的机器学习模型消解新的代码合并冲突。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京大学 基于机器学习的代码合并冲突自动消解方法

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