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API文檔挖掘研究

發(fā)布時(shí)間:2020-04-18 02:33
【摘要】:隨著軟件復(fù)用技術(shù)的不斷發(fā)展,軟件開(kāi)發(fā)者越來(lái)越依賴(lài)于使用第三方類(lèi)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)特定的服務(wù)和功能。通過(guò)調(diào)用第三方類(lèi)庫(kù)中的應(yīng)用程序編程接口(API),開(kāi)發(fā)者可以節(jié)省大量的開(kāi)發(fā)時(shí)間,有效地提高軟件的開(kāi)發(fā)效率。然而,API通常比較難以學(xué)習(xí)和使用。面對(duì)一個(gè)不熟悉的API,開(kāi)發(fā)者傾向于尋找各種各樣的API文檔來(lái)學(xué)習(xí)API的正確使用。因此,API文檔的質(zhì)量對(duì)于API的學(xué)習(xí)和使用效率,乃至軟件的開(kāi)發(fā)效率都至關(guān)重要。近些年來(lái),如何有效地解決API文檔的各種問(wèn)題,進(jìn)而提高API的學(xué)習(xí)和使用效率是研究人員研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。雖然研究人員已經(jīng)提出了一些算法來(lái)解決API文檔的問(wèn)題,但是這些算法沒(méi)有充分利用API文檔的領(lǐng)域特定知識(shí),算法結(jié)果有待進(jìn)一步提升。本文圍繞在API的學(xué)習(xí)和使用過(guò)程中產(chǎn)生的三種典型的API文檔,即API教程,API技術(shù)問(wèn)答對(duì)和API相關(guān)的缺陷報(bào)告開(kāi)展分析與挖掘研究。針對(duì)API教程冗長(zhǎng)且難理解的問(wèn)題,本文分別提出了一種更精確的監(jiān)督算法和一種無(wú)監(jiān)督算法,為開(kāi)發(fā)者推薦API教程解釋片段。針對(duì)API技術(shù)問(wèn)題難回答,本文提出了一種基于API規(guī)范和歷史信息的API推薦算法,幫助開(kāi)發(fā)者定位正確的API。針對(duì)API相關(guān)的缺陷難修復(fù)的問(wèn)題,本文提出了基于貢獻(xiàn)者寫(xiě)作風(fēng)格的缺陷報(bào)告摘要構(gòu)建算法,幫助開(kāi)發(fā)者快速理解API相關(guān)的缺陷的修復(fù)過(guò)程。具體來(lái)說(shuō),本文主要研究工作包括:(1)監(jiān)督與無(wú)監(jiān)督API教程片段推薦算法設(shè)計(jì)。API教程的信息冗長(zhǎng)延長(zhǎng)了開(kāi)發(fā)者學(xué)習(xí)API的時(shí)間。為了有效地解決API教程冗長(zhǎng)問(wèn)題,本文提出了一種監(jiān)督的API教程片段推薦算法。該方法將API教程切分成片段,為開(kāi)發(fā)者推薦期望的API教程片段。該方法充分挖掘API教程的內(nèi)在聯(lián)系,提出了兩類(lèi)重要的分類(lèi)特征,即共現(xiàn)API特征和基于擴(kuò)展的API特征,提高了 API教程片段推薦的準(zhǔn)確率。同時(shí),為了提高算法的實(shí)用性,本文進(jìn)一步提出了一種無(wú)監(jiān)督API教程片段推薦算法。經(jīng)過(guò)對(duì)大量的API教程片段數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察發(fā)現(xiàn),并不是所有的API教程片段都是在解釋API。本文提出了識(shí)別非解釋性API教程片段的啟發(fā)式規(guī)則,并且創(chuàng)新地利用PageRank算法和主題模型算法,分別從詞法結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義的角度進(jìn)行分析和推薦。本文提出的無(wú)監(jiān)督算法不僅獲得了最好結(jié)果,而且具有很好的實(shí)用性。(2)基于API規(guī)范和歷史信息的API推薦算法設(shè)計(jì)。API類(lèi)庫(kù)中通常封裝了成百上千的API,開(kāi)發(fā)者面對(duì)眾多的API難以選擇。Stack Overflow等流行的技術(shù)問(wèn)答網(wǎng)站上積累了海量的API相關(guān)問(wèn)題,它們的解決時(shí)長(zhǎng)顯著超過(guò)其他問(wèn)題。為了減少開(kāi)發(fā)者的等待時(shí)間,加快API相關(guān)問(wèn)題的解決,本文創(chuàng)新地利用API規(guī)范和歷史信息來(lái)為API相關(guān)問(wèn)題推薦正確的API。本文提出的API推薦算法顯著提高了推薦準(zhǔn)確率,節(jié)省了開(kāi)發(fā)者選擇API的時(shí)間。(3)基于貢獻(xiàn)者寫(xiě)作風(fēng)格的API相關(guān)的缺陷報(bào)告摘要構(gòu)建算法設(shè)計(jì)。由于API錯(cuò)誤使用導(dǎo)致的缺陷通常難以修復(fù)。在修復(fù)API錯(cuò)誤使用導(dǎo)致的缺陷時(shí),開(kāi)發(fā)者通常需要參考以前已經(jīng)修復(fù)好的缺陷的修復(fù)方法。因此,對(duì)缺陷報(bào)告構(gòu)建精確的摘要可以減少開(kāi)發(fā)者閱讀和理解缺陷報(bào)告的時(shí)間,加快API相關(guān)缺陷的修復(fù)過(guò)程。現(xiàn)有的缺陷報(bào)告摘要構(gòu)建算法僅僅考慮缺陷報(bào)告本身的內(nèi)容,并沒(méi)有考慮人的因素。本文創(chuàng)新地對(duì)貢獻(xiàn)者的寫(xiě)作風(fēng)格進(jìn)行建模,并對(duì)典型的貢獻(xiàn)者寫(xiě)作風(fēng)格進(jìn)行了實(shí)證研究。以貢獻(xiàn)者寫(xiě)作風(fēng)格相似的缺陷報(bào)告作為約簡(jiǎn)訓(xùn)練集構(gòu)建算法,不僅可以有效減少訓(xùn)練時(shí)間,而且可以提高缺陷報(bào)告摘要構(gòu)建的準(zhǔn)確率。本文針對(duì)圍繞API學(xué)習(xí)和使用過(guò)程中產(chǎn)生的典型的API文檔開(kāi)展分析與挖掘研究。在分析了已有工作及其存在的問(wèn)題的基礎(chǔ)上,充分考慮領(lǐng)域特定知識(shí),提出了相應(yīng)的解決方案。本論文的研究方法可以進(jìn)一步用于軟件工程其他領(lǐng)域的分析研究工作。
【圖文】:

教程,片段


個(gè)元素的行為規(guī)范,,比如參數(shù)類(lèi)型和返回值類(lèi)型等。調(diào)用API的開(kāi)發(fā)者如果不遵循這樣逡逑的規(guī)范非常容易導(dǎo)致軟件缺陷。逡逑以Java邋API為例,一個(gè)典型的Java邋API教程片段如圖1.2所示。從圖1.2中可以看逡逑至lj,API教程通常會(huì)用標(biāo)題來(lái)顯示對(duì)應(yīng)的編程任務(wù),每一個(gè)編程任務(wù)會(huì)有相應(yīng)的描述和逡逑代碼樣例。開(kāi)發(fā)者通過(guò)閱讀自然語(yǔ)言的描述和代碼樣例可以快速實(shí)現(xiàn)該功能。一個(gè)典型逡逑的API規(guī)范片段如圖1.3所示。Java邋API規(guī)范由一系列HTML網(wǎng)頁(yè)構(gòu)成,每個(gè)網(wǎng)頁(yè)介紹逡逑特定的API。如圖1.3所示,API規(guī)范通常介紹API的繼承關(guān)系和功能描述。除此之外,逡逑針對(duì)每個(gè)類(lèi)和接口,API規(guī)范還介紹對(duì)應(yīng)的構(gòu)造函數(shù),內(nèi)置函數(shù)和字段。逡逑Java邋API教程頁(yè)面平均包含超過(guò)500個(gè)單詞。在參考API教程學(xué)習(xí)和使用API的時(shí)逡逑候,^u發(fā)者無(wú)法快速定位到他們需要的內(nèi)容。而且,開(kāi)發(fā)者并不能按照簡(jiǎn)單的詞法匹配逡逑來(lái)查找,因?yàn)椴⒉皇悄硞(gè)API出現(xiàn),相應(yīng)的教程頁(yè)面就是在解釋這個(gè)API。這個(gè)API有逡逑可能被列舉出來(lái)作為對(duì)比或者舉例等。面對(duì)如此冗長(zhǎng)的API教程及其復(fù)雜的內(nèi)容,一個(gè)逡逑簡(jiǎn)單可行的辦法就是將A:PI教程切分成多個(gè)片段。以片段為單位

片段,開(kāi)發(fā)者


網(wǎng)站上通過(guò)提問(wèn)或者瀏覽己有的問(wèn)題等方式尋求幫助。一個(gè)典型的問(wèn)答網(wǎng)站Stack逡逑Overflow提供了邋一個(gè)開(kāi)發(fā)者之間以問(wèn)答的方式交流AP丨使用經(jīng)驗(yàn)的平臺(tái)。Stack邋Overflow逡逑中一個(gè)典型的問(wèn)答對(duì)如圖1.4所示。Stack邋Overflow中不僅記錄著問(wèn)題及其對(duì)應(yīng)的多個(gè)逡逑回答,而且包括其他條目,比如標(biāo)簽,用戶(hù)得分,查看量,收藏量等。這些條目是對(duì)問(wèn)逡逑題和回答的很好的補(bǔ)充,比如可以通過(guò)標(biāo)簽知道問(wèn)題所屬的主題范圍有哪些,通過(guò)用戶(hù)逡逑得分來(lái)了解對(duì)應(yīng)問(wèn)題或者回答的質(zhì)量如何。逡逑Stack邋Overflow中積累了超過(guò)500萬(wàn)個(gè)問(wèn)題及其對(duì)應(yīng)的多個(gè)回答。面對(duì)如此海量的逡逑問(wèn)答對(duì),開(kāi)發(fā)者無(wú)法快速找到他們想要的信息【16]。雖然Stack邋Overflow己經(jīng)提供了相應(yīng)逡逑的搜索機(jī)制,但是搜索方式僅依靠詞法匹配,搜索結(jié)果并不理想。這樣,開(kāi)發(fā)者只能針逡逑對(duì)自己的情況提出相應(yīng)的API使用問(wèn)題。當(dāng)開(kāi)發(fā)者提出問(wèn)題后,他們只能寄希望于其他逡逑開(kāi)發(fā)者盡快回答,進(jìn)而解決自己的API使用問(wèn)題。生成最佳的回答通常比較困難,因此,逡逑提問(wèn)者需要等待較長(zhǎng)的時(shí)間
【學(xué)位授予單位】:大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類(lèi)號(hào)】:TP391.1;TP311.5

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