Mobila apputvecklare förlitar sig starkt på standard API-ramverk och bibliotek. Att lära sig API-användningar är dock ofta en utmaning på grund av API-ramverkens snabba förändring för mobila system och bristen på API-dokumentation och källkodsexempel. I det här dokumentet föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för att lära API-användningar från bytekod av Android-mobilappar. Våra kärnbidrag inkluderar HAPI, en statistisk modell av API-användningar och tre algoritmer för att extrahera metodanropssekvenser från appars bytekod, för att träna HAPI baserat på dessa sekvenser, och för att rekommendera metodanrop i kodkomplettering med hjälp av de utbildade HAPIs. Vår empiriska utvärdering visar att vårt prototypverktyg effektivt kan lära sig API-användningar från 200 tusen appar som innehåller 350 miljoner metodsekvenser. Den rekommenderar nästa metod kallar med topp-3 noggrannhet på 90% och överträffar baslinje tillvägagångssätt i genomsnitt 10-20%. Statistisk modell, API-användning, mobilappar 2016 IEEE/ACM 38:e IEEE International Conference on Software Engineering
Nguyen m.fl. REF föreslog en metod för att lära API-användningar från byte-kod.
Learning API usages from bytecode: a statistical approach
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 38th International Conference on Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}