【摘 要】
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随着计算机程序的日益复杂,代码自动补全功能需求越来越迫切。围绕软件编码过程中API调用问题进行探究,利用代码中API之间的调用序列,构建API关系网络模型,从服务推荐角度实
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划项目（2014CB340401）, 湖北省自然科学基金青年科学基金项目（2016CFB309）
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随着计算机程序的日益复杂,代码自动补全功能需求越来越迫切。围绕软件编码过程中API调用问题进行探究,利用代码中API之间的调用序列,构建API关系网络模型,从服务推荐角度实现精准的API推荐,从而提高软件项目开发效率。实验结果表明,基于API序列关系网络模型推荐方法具有可行性,且在推荐列表长度较大的情况下方法更具优势,相比基准方法推荐精度可提高7.5%。在推荐过程中提供的API子序列越长,推荐结果越准确,但耗时明显增加。在子序列长度为5时,方法推荐精度与运行时间可达到相对适中的效果。
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