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基于人工智能的代码重构：使用图神经网络提升软件可维护性
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于图神经网络（GNN）的代码重构方法，有效解决软件可维护性不足的问题。GNN的准确率达到92%，在复杂度和耦合度方面显著优于传统方法，为软件工程提供了AI驱动的清洁代码解决方案。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于图神经网络（GNN）的代码重构方法。
- 该方法有效解决了软件可维护性不足的问题。
- GNN的准确率达到92%。
- 在复杂度和耦合度方面，GNN显著优于传统方法。
- 研究结果为软件工程提供了AI驱动的清洁代码解决方案。
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