Förslagen från nuvarande IDE:s funktioner för kodkomplettering baseras uteslutande på det statiska typsystemet för programmeringsspråket. Som ett resultat av detta läggs ofta förslag fram som inte är relevanta för ett visst arbetssammanhang. Dessa förslag är också ordnade alfabetiskt snarare än på grund av deras relevans i ett visst sammanhang. I detta dokument presenterar vi intelligenta kodkompletteringssystem som lär sig av befintliga kodarkiv. Vi har genomfört tre sådana system, var och en genom att använda informationen i arkiven på olika sätt. Vi utför en storskalig kvantitativ utvärdering av dessa system, integrerar den bäst presterande i Eclipse, och utvärderar den senare också genom en användarstudie. Våra experiment ger belägg för att intelligenta kodkompletteringssystem som lär sig av exempel betydligt bättre än vanliga kodkompletteringssystem när det gäller relevansen av deras förslag och därmed har potential att öka utvecklarnas produktivitet.
Bruch m.fl. föreslog ett kodkompletteringssystem som rekommenderar metodanrop genom att leta efter kodslippar i befintliga kodarkiv REF.
Learning from examples to improve code completion systems
{'venue': "ESEC/FSE '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}