Abstract-Utvecklare litar i allt högre grad på API tutorials för att underlätta mjukvaruutveckling. Det är dock fortfarande en utmanande uppgift för dem att upptäcka relevanta API tutorial fragment som förklarar obekanta API:er. Befintliga övervakade metoder lider av den tunga bördan av att manuellt förbereda corpus-specifika kommenterade data och funktioner. I denna studie föreslår vi en ny oövervakad metod, nämligen Fragment Recommendeder för API:er med PageRank och Topic modell (FRAPT). FRAPT kan mycket väl ta itu med två huvudutmaningar som ligger i uppgiften och effektivt fastställa relevanta handledningsfragment för API:er. I FRAPT, en Fragment Parser föreslås att identifiera API:er i handledning fragment och ersätta tvetydiga pronomen och variabler med relaterade ontologier och API-namn, för att ta itu med pronomen och variabel upplösning utmaning. Sedan använder ett Fragment Filter en uppsättning icke-förklarande detektionsregler för att ta bort icke-förklarande fragment, och därmed ta itu med den icke-förklarande fragment identifiering utmaning. Slutligen uppnås två korrelationspoäng och aggregeras för att bestämma relevanta fragment för API:er, genom att tillämpa både ämnesmodell och PageRank algoritm på de bevarade fragmenten. Omfattande experiment över två offentligt öppna tutorial corpora visar att FRAPT förbättrar den senaste metoden med 8,77 % respektive 12,32 % när det gäller F-åtgärd. Effektiviteten hos nyckelkomponenterna i FRAPT är också validerad.
De förfinade senare sitt arbete REF genom att identifiera API:er i tutorialfragment och ersätta tvetydiga pronomen och variabler med relaterade ontologier och API-namn.
An Unsupervised Approach for Discovering Relevant Tutorial Fragments for APIs
{'venue': '2017 IEEE/ACM 39th International Conference on Software Engineering (ICSE)', 'journal': '2017 IEEE/ACM 39th International Conference on Software Engineering (ICSE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}