Abstract-Application programmeringsgränssnitt (API) erbjuder en uppsjö av funktioner för utvecklare att återanvända utan att uppfinna hjulet på nytt. Att identifiera lämpliga API:er med tanke på ett projektkrav är avgörande för ett projekts framgång, eftersom många funktioner kan återanvändas för att uppnå snabbare utveckling. Men det massiva antalet API:er skulle ofta hindra utvecklarnas förmåga att snabbt hitta rätt API:er. Mot denna bakgrund föreslår vi ett nytt automatiserat tillvägagångssätt kallat WebAPIREC som tar som indata en projektprofil och utdata en rankad lista över webbaPI:er som kan användas för att genomföra projektet. I sitt hjärta använder WebAPIREC en personlig rankingmodell som rankar webbaPI:er som är specifika (personliga) för ett projekt. Baserat på historiska data från webbaPI-användningar lär sig WebAPIREc en modell som minimerar den felaktiga beställningen av webbaPI:er, dvs. när ett använt webbaPI rankas lägre än ett oanvänt (eller ett ännu inte använt) webbaPI. Vi har utvärderat vår strategi för ett dataset bestående av 9 883 webbaPI:er och 4 315 webbansökningsprojekt från ProgrammableWeb med lovande resultat. För 84,0% av projekten, WebAPIREC kan framgångsrikt returnera korrekt API:er som används för att genomföra projekten i topp-5 positioner. Detta är betydligt bättre än rekommendationerna från ProgrammableWebs ursprungliga sökfunktion. WebAPIREC överträffar också McMillan et al.'s applikation sökmotor och popularitet-baserad rekommendation.
Thung m.fl. REF föreslår ett automatiserat tillvägagångssätt, nämligen WebAPIREC, som kan konvertera web API rekommendation till en personlig rankning uppgift baserat på API-användning historiska data.
WebAPIRec: Recommending Web APIs to Software Projects via Personalized Ranking
{'venue': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}