Abstract-Study visar att programvaruutvecklare spenderar ca 19% av sin tid på att söka information på webben under programvaruutveckling och underhåll. Traditionell webbsökning tvingar dem att lämna arbetsmiljön (t.ex. IDE) och söka information i webbläsaren. Det tar inte heller hänsyn till de problem som utvecklarna söker lösningar på. Den frekventa övergången mellan webbläsare och IDE är både tidskrävande och distraherande, och nyckelordsbaserad traditionell webbsökning hjälper ofta inte mycket i problemlösning. I detta dokument föreslår vi en Eclipse IDE-baserad webbsökning lösning som utnyttjar API:er som tillhandahålls av tre populära webb sökmotorer-Google, Yahoo, Bing och en populär programmering Q & A webbplats, StackOverflow, och fångar innehåll-relevans, sammanhang-relevans, popularitet och sökmotor förtroende för varje kandidat resultat mot de påträffade programmeringsproblem. Experiment med 75 programfel och undantag med hjälp av den föreslagna metoden visar att införandet av olika typer av kontextinformation i samband med ett visst undantag kan öka rekommendationsnoggrannheten för ett visst undantag. Experiment både med två befintliga tillvägagångssätt och befintliga webbsökmotorer bekräftar att vårt tillvägagångssätt kan prestera bättre än dem när det gäller återkallande, medelprecision och andra prestandamått med liten beräkningskostnad.
På samma sätt föreslår REF en "Context-Aware IDE-Based Meta Search Engine for Rekommendation om programmeringsfel och undantag".
Towards a Context-Aware IDE-Based Meta Search Engine for Recommendation about Programming Errors and Exceptions
{'venue': 'Proc. CSMR-WCRE 2014, pp. 194--203', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}