Abstract Software arkiv håller program som ofta kategoriseras för att förbättra effektiviteten av olika underhållsuppgifter. Korrekt kategoriserade applikationer gör det möjligt för intressenter att identifiera krav som rör deras tillämpningar och förutsäga underhållsproblem i programvaruprojekt. Manuell kategorisering är dyrt, tröttsamt och mödosamt -det är därför automatisk kategorisering metoder blir allt viktigare. Tyvärr, av olika juridiska och organisatoriska skäl, är ansökningarnas källkod ofta inte tillgänglig, vilket gör det svårt att automatiskt kategorisera dessa program. I detta dokument föreslår vi en ny metod där vi använder Application Programming Interface (API) samtal från tredje part bibliotek för automatisk kategorisering av program som använder dessa API samtal. Vårt tillvägagångssätt är allmänt eftersom det gör det möjligt att tillämpa olika kategoriseringsalgoritmer på databaser som innehåller både källkod och bytekod för applikationer, eftersom API-anrop kan extraheras från både källkoden och byte-koden. Vi jämför vår strategi med ett toppmodernt tillvägagångssätt som använder maskininlärning föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som gör det möjligt att kategorisera programvaruprojekt utan källkod med hjälp av ett litet antal API-anrop som attribut, och dessutom genomförde vi en omfattande empirisk utvärdering av automatiska kategoriseringsmetoder.
Dessutom föreslog de att API-samtal från tredjepartsbibliotek skulle användas för automatisk kategorisering av program som använder dessa API-samtal REF.
On using machine learning to automatically classify software applications into domain categories
{'venue': 'Empirical Software Engineering', 'journal': 'Empirical Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}