【摘 要】
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在软件开发的过程中,应用程序编程接口（API）发挥了重要作用。但是由于API的数量庞大,开发人员不可能熟悉所有的API,为了提高软件开发效率,大量API推荐方法及工具应运而生。在传统推荐系统领域中,用户的反馈信息通常对提高推荐系统性能有显著影响。然而,现有的API推荐方法和工具很少考虑开发人员反馈信息在推荐过程中的作用。为将用户反馈信息有效的整合到API推荐任务中,本文提出了一种基于用户反馈的AP
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在软件开发的过程中,应用程序编程接口（API）发挥了重要作用。但是由于API的数量庞大,开发人员不可能熟悉所有的API,为了提高软件开发效率,大量API推荐方法及工具应运而生。在传统推荐系统领域中,用户的反馈信息通常对提高推荐系统性能有显著影响。然而,现有的API推荐方法和工具很少考虑开发人员反馈信息在推荐过程中的作用。为将用户反馈信息有效的整合到API推荐任务中,本文提出了一种基于用户反馈的API推荐方法BRAID。BRAID首先利用TF-IDF和词嵌入技术构建语义相似度计算模型;然后通过第三方API推荐方法,获取用户输入查询语句对应的初始API列表;再借助语义相似度计算模型为列表中的API构建特征向量,作为排序学习和主动学习模型的输入数据;最后通过计算两模型输出值得到API预测分数,对API推荐列表进行重新排序,并将结果返回给用户,供用户选择。BRAID记录用户选择,存入反馈库。在此基础上,我们设计并实现了一个基于客户端/服务器架构的API推荐系统,并将其以插件的形式集成到VS Code IDE中。用户可从客户端展示的API推荐结果中选择最合适的API,客户端捕捉到用户选择的API项,并将其作为反馈数据传输给服务器端进行存储。实验结果证明了BRAID与现有研究工作相比的显著优越性。随着反馈数据量的增加,BRAID能够有效的根据用户反馈信息对推荐结果进行优先级调整,使得用户偏好的API推荐项位于推荐结果列表中更加靠前的位置,从而提高API推荐效果。
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