跨GitHub的无参数概率化API挖掘
软件工程
2016-11-14 v2
摘要
现有的API挖掘算法可能难以使用，因为它们需要昂贵的参数调优，并且返回的API调用集可能庞大、高度冗余且难以理解。为此，我们提出PAM（Probabilistic API Miner，概率化API挖掘器），一种用于挖掘最有趣API调用模式的近乎无参数的概率算法。我们表明，在从GitHub检索相关API调用序列时，PAM显著优于MAPO和UPMiner，达到了69%的测试集精度。此外，我们关注开发者显式提供了代码示例的库，从数据集中的967个客户端项目产生了超过300,000行代码(LOC)的手写API示例代码。该评估表明，手写示例实际上对真实API用法的覆盖有限。
引用
@article{arxiv.1512.05558,
title = {Parameter-Free Probabilistic API Mining across GitHub},
author = {Jaroslav Fowkes and Charles Sutton},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.05558},
year = {2016}
}
备注
12 pages in FSE 2016: Proceedings of the 2016 24th ACM SIGSOFT International Symposium on Foundations of Software Engineering