基于语义相似度的API使用模式推荐
在软件开发过程中,复用应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)可以提高软件开发效率,但是使用不熟悉的API是一项耗时且困难的挑战.已有的研究往往将API作为用户输入的查询,通过在语料库中搜索该API的使用模式来进行推荐,但这并不符合开发人员的查询习惯.文中提出了一种基于自然语言语义相似度的API使用模式推荐方法(Semantic Similazing Based API Recommendation,SSAPIR).该方法使用层次聚类算法来提取API使用模式,然后通过计算查询信息和API使用模式来描述信息之间的语意相似度,向开发人员推荐相关度高且被广泛使用的API使用模式.为了验证SSAPIR的有效性,文中从GitHub的高质量Java项目中提取9个流行的第三方API库的API使用模式以及API使用模式的描述信息,并根据这9个流行的第三方API库的自然语言查询进行API使用模式推荐.通过计算推荐结果的Hit@K准确率来验证SSAPIR的有效性,实验结果表明,层次聚类能有效提高推荐准确率,且SSAPIR在Hit@10平均准确率上达到了85.02％,优于现有研究工作,能够很好地完成API使用模式推荐任务,为开发人员输入的自然语言查询提供精准的API使用模式.
API使用模式推荐、语义相似度、层次聚类
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划项目2018YFB1003900;中央高校基本科研业务费专项资金NS2019055;江苏高校"青蓝工程"
2020-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
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