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1.
随着网络上发布的Web API服务越来越多,如何推荐给开发者用户感兴趣、信誉度高的Web API服务,以构建高质量高可信的软件服务系统,成为一个具有挑战性的研究问题。为此,提出一种基于用户使用历史与信誉评价的Web API服务推荐方法。计算用户使用历史记录与Web API之间的相似度,获得Web API的用户兴趣值。综合用户的Web API评分,调用Web API的Mashup服务的评价贡献和Alexa统计的Web API访问流量,获得Web API的信誉评价值。根据Web API的用户兴趣值以及信誉评价值,实现Web API的排名与推荐。实验结果表明,该方法推荐的Web API用户兴趣度DCG值高于SR-Based方法,服务信誉度DCG值高于UI-Based方法。  相似文献
2.
李鸿超  刘建勋  曹步清  石敏 《软件学报》2018,29(11):3374-3387
如何根据用户的自然语言需求描述自动生成或推荐用于解决问题的Web API服务集合,并辅助构建Mashup是业务流程管理者和服务组合者关注的热点之一.如何提高推荐的质量是大家关注的焦点.为此,本文提出一种融合多维信息的主题自适应Web API推荐方法HDP-FM(Hierarchical Dirichlet Processes-FactorizationMachines)为Mashup的创建推荐Web APIs集合.该方法以Web API的描述文档为语料库,利用HDP模型训练每个Web API的主题分布向量.其次,利用已生成的主题模型预测每个Mashup的主题分布向量,用于相似度的计算.最后将Mashup之间的相似度,WebAPI之间的相似度,Web API的流行度和共现性作为因子分解机模型的输入,评分排序获取用于推荐的Web APIs集合.为了验证HDP-FM方法的性能,本文使用从ProgrammableWeb平台上爬取的真实数据进行多组实验,实验结果表明,HDP-FM方法在准确率,召回率,F-measureNDCG@N等方面具有较好的性能.  相似文献
3.
李正  吴敬征  李明树 《软件学报》2018,29(6):1716-1738
API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)在现代软件开发过程中被广泛使用.开发人员通过调用API快速构建项目,节省了大量的时间.但由于API数量众多、文档不够完善、维护更新不及时等原因,使开发人员在学习使用API的过程中面临着严峻的挑战.同时,一旦API使用不正确,程序可能会出现缺陷甚至严重的安全问题.本文通过对API相关文献的深入调研,对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统总结.首先,介绍了API的基本概念并分析出影响API使用的三个关键问题:API文档质量不高,调用规约不完整以及API调用序列难以确定;接着,从API文档、调用规约和API推荐三个主要方面对研究成果进行全面的分析;最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望.  相似文献
4.
代码搜索和API推荐算法能够帮助开发者有效实现编程任务。截至目前,研究者们发表了一系列相关文献。尽管一些学者对该研究领域的背景和研究现状进行了阐述,但是研究者对该领域中的一些基本领域知识还 缺乏了解,如最高产的作者、机构和国家,影响力较大的作者和文献,以及流行的热点研究等。借助经典的文献分析框架,在构建该研究领域文献数据仓库的基础上,首次对该领域的研究进行了基础文献分析和合作模式探索。 一方面,基础文献分析的结果表明,近几年越来越多的研究者开始关注该领域的研究,最高产的作者是Cristina Videira Lopes,University of California at Irvine是发表相关文献最多的机构,大部分文献来自美国,根据领域H因子计算得到的最有影响力的作者是Denys Poshyvanyk。另一方面,合作模式的分析结果显示,Tao Xie,Cristina Videira Lopes 和 Denys Poshyvany是该领域最活跃的三位作者,推荐算法性能的提升及其在软件工程任务中的应用是目前该领域最流行的研究主题。  相似文献
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