【摘 要】
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应用程序编程接口（API）技术为程序开发提供了便利,为针对复杂问题的成熟解决方案拓展了复用,被认为是解决软件危机,提高软件开发质量和效率的现实有效途径。在应用API进行开发时,梳理可用API的成本较为高昂,通常需要API推荐技术来辅助。而基于上下文的API推荐技术是其中最广泛使用的方法之一,使用历史项目代码和代码上下文匹配来推荐目标API方法,以提高推荐精确性和成功率,以及软件开发的效率和质量。传
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFB1003900）“基于编程现场大数据的软件智能开发方法和环境”；
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应用程序编程接口（API）技术为程序开发提供了便利,为针对复杂问题的成熟解决方案拓展了复用,被认为是解决软件危机,提高软件开发质量和效率的现实有效途径。在应用API进行开发时,梳理可用API的成本较为高昂,通常需要API推荐技术来辅助。而基于上下文的API推荐技术是其中最广泛使用的方法之一,使用历史项目代码和代码上下文匹配来推荐目标API方法,以提高推荐精确性和成功率,以及软件开发的效率和质量。传统的基于上下文API推荐技术忽略了项目自有API的使用。这种限制项目自有方法使用的方式会导致上下文信息的缺失,影响了API推荐结果的有效性。为了充分利用项目自有方法隐含的上下文信息,本文提出了一种基于层次上下文的API推荐技术:（1）提出了基于调用图的代码上下文模型,即层次上下文,它可以通过分析项目中方法的调用图来获取代码上下文中多层次结构信息。（2）通过层次上下文模型对API方法、尤其是项目自有方法进行表示和建模,挖掘了API之间的层次结构关系,增强了上下文的表达能力。（3）基于层次上下文模型,提出了层次推断模型,该模型以历史项目的层次上下文作为训练集,充分考虑上下文中不同类型API的特点,区分不同API类型对目标对象候选API方法的贡献程度。基于层次上下文的API推荐技术能够准确分析项目自有方法,更高效利用上下文中API间的隐含关联关系,提高API推荐的准确率。同时,本文实现了基于层次上下文的API推荐工具Hi Rec,通过运用层次上下文技术,该工具可在不同编程场景下同时支持推荐第三方API和自有方法。本文选取了108个开源项目构建评估实验,使用多类Top-N指标对推荐精度进行对比论证,并分析推荐时间,与现有方法的推荐效率进行比较。结果表明,基于层次上下文的API推荐技术可以在Top-5和Top-10准确率上得到比同类技术更准确的推荐结果。而且在Top-1准确率方面与同类技术表现非常接近;在实验环境下,推荐运行的平均时间少于1秒,满足IDE对于推荐工具交互的效率要求。此外,与同类技术相比,本技术的推荐效果不会受推荐位置的影响。并且推荐结果精度随着训练数据集和层次上下文长度的增加而提升。
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