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一种基于新型图模型的API推荐系统

文献类型:期刊论文

作者吕晨1; 姜伟2; 虎嵩林1
刊名计算机学报
出版日期2015
卷号38.0期号:011页码:2172
关键词代码辅助工具 API推荐工具 代码复用
ISSN号0254-4164
英文摘要对象实例化是软件工程类库复用中一个常见、复杂的问题.即根据已知源类型的对象,用户需要编写代码对目标类型进行实例化.研究人员提出了若干种API自动推荐系统辅助用户解决上述问题.然而这些系统不能同时兼顾准确率和查全率,因此在一定程度上影响了系统的实用性.该文提出了一种兼顾准确率和查全率,基于新型图模型的API推荐系统——APISynth.在查全率方面,APISynth使用一个新颖的全局图模型来表达类库中所有的API依赖关系和API历史使用信息.利用新的全局图模型具有的特殊Tag元素和可达性质以避免错误的API调用.在准确率方面,APISynth首先将对象实例化问题建模为Top-K子图查询问题,然后设计一种新的支持DAG形式解的图搜索算法,避免了传统的最短路径图搜索算法导致的查不准问题.实验结果表明,与现有多种方法相比,APISynth在准确率和查全率两方面均获得了较大提升.
语种英语
源URL[http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36623]  
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国科学院计算技术研究所
2.中国石油长城钻探工程公司测井技术研究院
推荐引用方式
GB/T 7714
吕晨,姜伟,虎嵩林. 一种基于新型图模型的API推荐系统[J]. 计算机学报,2015,38.0(011):2172.
APA 吕晨,姜伟,&虎嵩林.(2015).一种基于新型图模型的API推荐系统.计算机学报,38.0(011),2172.
MLA 吕晨,et al."一种基于新型图模型的API推荐系统".计算机学报 38.0.011(2015):2172.

入库方式: OAI收割

来源:计算技术研究所

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