基于开源社区分析的API使用案例推荐服务

来源：计算机应用杂志2022年第11期北京时间：

作者：张佳琪, 孙艳春, 黄罡

单位：1.北京大学 信息科学技术学院，北京 100871；2.高可信软件技术教育部重点实验室（北京大学），北京 100871

摘要：目前有关API学习和代码复用的研究主要集中在对于API调用频繁模式的挖掘、组件化信息的提取以及根据用户的需求和目标功能进行的个性化应用程序接口（API）推荐服务等方面。然而，作为缺少专业知识和经验技能来完成特定使用案例的软件开发初学者，在阅读官方文档之外，往往需要真实的使用案例作为参考。现有代码推荐研究大多为单片段式代码，缺少跨函数的案例选择，这不利于初学者学习构建完整的使用场景或功能模块；同时，从单个函数注释中提取的语义描述也不足以构建学习者对项目中完整功能实现方法的认识。为了解决上述问题，提出了一种基于开源社区分析的API使用案例推荐服务，并以软件开发后端框架Spring Boot为例，构建了跨函数的案例推荐辅助学习服务。随后，通过调查问卷、专家验证等方式验证了所提出的API使用案例推荐服务的可行性和有效性。

关键词：代码复用,应用程序界面,开源社区分析,推荐服务,使用案例

基金资助：北京高等学校卓越青年科学家项目(BJJWZYJH01201910001004)