Återanvändning av API:er från befintliga bibliotek är en vanlig praxis under programvaruutveckling, men att söka efter lämpliga API:er och deras användning kan vara tidskrävande [6]. I detta dokument studerar vi ett nytt och mer praktiskt tillvägagångssätt för att hjälpa användare att hitta användningar av API:er som endast ges enkla textfraser, när användarna har begränsad kunskap om ett API-bibliotek. Vi modellerar API-anrop som API-graf och strävar efter att hitta en optimal ansluten subgraf som uppfyller användarnas sökbehov. Problemet är utmanande eftersom sökytan i en API-graf är mycket stor. Vi börjar med en girig subgraph-sökalgoritm som returnerar en ansluten subgraph som innehåller noder med hög textlikhet till frågefraserna. Två förfiningsmetoder föreslås för att förbättra kvaliteten på den returnerade subgrafen. Dessutom, som den giriga subgraph söka algoritm bygger på online fråga av kortaste vägen mellan två graf noder, föreslår vi en mellanslagseffektiv komprimerad kortaste vägen indexeringsschema som effektivt kan återställa den exakta kortaste vägen. Vi utför omfattande experiment för att visa att den föreslagna subgraph-sökmetoden för API-rekommendation är mycket effektiv i och med att den ökar den genomsnittliga F1-mått av state-of-theart-metoden, Portfolio [15], på två grupper av verkliga frågor med 64% respektive 36%.
Chan och Al. REF föreslog ett praktiskt tillvägagångssätt för att hjälpa användare att hitta användningar av API:er med endast enkla textfraser, som börjar med en girig subgraph-sökalgoritm som returnerade en ansluten subgraf som innehåller noder med hög semantisk likhet med frågefraserna.
Searching connected API subgraph via text phrases
{'venue': 'SIGSOFT FSE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}