論文の概要: A Survey on Query-based API Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10623v1
- Date: Sun, 17 Dec 2023 06:39:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 15:34:13.650992
- Title: A Survey on Query-based API Recommendation
- Title（参考訳）: クエリベースのAPIレコメンデーションに関する調査
- Authors: Moshi Wei, Nima Shiri Harzevili, Alvine Boaye Belle, Junjie Wang, Lin
Shi, Song Wang, Zhen Ming Jiang
- Abstract要約: アプリケーションプログラミングインターフェース(API)は、開発者がより効率的にソフトウェアを構築するのに役立つように設計されています。
この研究領域を理解するため,過去10年間に公開されたAPIレコメンデーション研究を分析した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.354518443263146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Application Programming Interfaces (APIs) are designed to help developers
build software more effectively. Recommending the right APIs for specific tasks
has gained increasing attention among researchers and developers in recent
years. To comprehensively understand this research domain, we have surveyed to
analyze API recommendation studies published in the last 10 years. Our study
begins with an overview of the structure of API recommendation tools.
Subsequently, we systematically analyze prior research and pose four key
research questions. For RQ1, we examine the volume of published papers and the
venues in which these papers appear within the API recommendation field. In
RQ2, we categorize and summarize the prevalent data sources and collection
methods employed in API recommendation research. In RQ3, we explore the types
of data and common data representations utilized by API recommendation
approaches. We also investigate the typical data extraction procedures and
collection approaches employed by the existing approaches. RQ4 delves into the
modeling techniques employed by API recommendation approaches, encompassing
both statistical and deep learning models. Additionally, we compile an overview
of the prevalent ranking strategies and evaluation metrics used for assessing
API recommendation tools. Drawing from our survey findings, we identify current
challenges in API recommendation research that warrant further exploration,
along with potential avenues for future research.
- Abstract（参考訳）: アプリケーションプログラミングインタフェース(API)は、開発者がより効率的にソフトウェアを構築するのを助けるように設計されている。
近年,特定のタスクに対する適切なAPIの再推奨が研究者や開発者の間で注目を集めている。
この研究領域を包括的に理解するため,過去10年間に公開されたAPIレコメンデーション研究を分析した。
私たちの研究は、apiレコメンデーションツールの構造の概要から始まります。
その後,先行研究を体系的に分析し,4つの重要な研究課題を提起する。
RQ1では,これらの論文がAPIレコメンデーション分野に出現する論文の量と会場について検討する。
RQ2では、APIレコメンデーション研究で使われる一般的なデータソースとコレクションメソッドを分類し、まとめる。
RQ3では、APIレコメンデーションアプローチが利用するデータの種類と共通データ表現について検討する。
また,既存の手法による典型的なデータ抽出手法と収集手法についても検討する。
RQ4は、統計モデルとディープラーニングモデルの両方を含む、APIレコメンデーションアプローチが採用するモデリングテクニックを掘り下げている。
さらに,apiレコメンデーションツールの評価に使用される,一般的なランキング戦略と評価指標の概要をまとめる。
調査結果から,さらなる探索を保証し,今後の研究の道筋を示すため,APIレコメンデーション研究における現在の課題を特定した。
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