Abstract-Traditional kod sökmotorer ofta inte presterar bra med naturligt språk frågor eftersom de mest tillämpa sökord matchning. Dessa motorer behöver därför noggrant utformade frågor som innehåller information om programmering API:er för kodsökning. Tyvärr, befintliga studier tyder på att förbereda en effektiv kodsökning är både utmanande och tidskrävande för utvecklarna. I detta dokument föreslår vi en ny API-rekommendation teknik-RACK som rekommenderar en lista över relevanta API:er för en naturlig språksökning för kodsökning genom att utnyttja sökord-API föreningar från crowdsourced kunskap Stack Overflow. Vi motiverar först vår teknik med hjälp av en undersökande studie med 11 kärn Java-paket och 344K Java-inlägg från Stack Overflow. Experiment med 150 kodsökningar slumpvis utvalda från tre Java tutorial webbplatser visar att vår teknik rekommenderar rätt API-klasser inom de 10 bästa resultaten för cirka 79% av frågorna som är mycket lovande. Jämförelse med två varianter av den senaste tekniken visar också att RACK överträffar båda inte bara i Top-K noggrannhet utan också i genomsnitt precision och medelåterkallelse med stor marginal.
Rahman m.fl. utvecklat en teknik för att rekommendera relevanta API:er genom att analysera nyckelord-API föreningar i crowdsourced kunskap om StackOverflow REF.
RACK: Automatic API Recommendation using Crowdsourced Knowledge
{'venue': 'Proc. SANER 2016, pp. 349--359', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}