Referensdokumentation är en viktig informationskälla om API-användning. Men information användbar för programmerare kan begravas i irrelevant text, eller bifogas en icke-intuitiv API-element, vilket gör det svårt att upptäcka. Vi föreslår att man upptäcker och rekommenderar fragment av API-dokumentation som kan vara viktiga för en programmerare som redan har beslutat att använda ett visst API-element. Vi kategoriserar textfragment i API-dokumentationen baserat på om de innehåller information som är oumbärlig, värdefull eller inte. Från de fragment som innehåller kunskap värd rekommendation, extraherar vi ordmönster, och använder dessa mönster för att automatiskt hitta nya fragment som innehåller liknande kunskap i osynlig dokumentation. Vi implementerade vår teknik i ett verktyg, Krec, som stöder både informationsfiltrering och upptäckt. I en utvärderingsstudie med slumpvis utvalda metoddefinitioner från tio system med öppen källkod fann vi att med ett utbildningsset från cirka 1000 dokumentationsenheter kunde vi utfärda rekommendationer med 90 % precision och 69 % återkallande. I en studie som omfattade tio oberoende bedömare bedömdes oumbärliga kunskapsobjekt som rekommenderades för API-typer vara användbara 57 % av tiden och potentiellt användbara ytterligare 30 % av tiden.
Robillard och Chhetri REF beskriver ett verktyg, Krec, som kan extrahera relevanta fragment av dokumentation som motsvarar ett givet API-element.
Recommending reference API documentation
{'venue': 'Empirical Software Engineering', 'journal': 'Empirical Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}