一种基于新型图模型的 API 推荐系统

• 作者: 吕晨 姜伟 虎嵩林
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 代码辅助工具 API推荐工具 代码复用
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 软件工程
• 页码范围: 2172-2187
• 页数: 16页
• 分类号: TP391
• 字数: 15098字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11897/SP.J.1016.2015.02172

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．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	虎嵩林	中国科学院计算技术研究所前瞻实验室	23	496	12.0	22.0
2	姜伟	中国石油长城钻探工程有限公司测井技术研究院	44	194	9.0	12.0
3	吕晨	中国科学院计算技术研究所前瞻实验室	16	286	7.0	16.0