AUPLearner：解鎖上下文敏感的自更新API推薦密碼一、引言1.1研究背景與動因在當今軟件開發(fā)領(lǐng)域，隨著軟件系統(tǒng)的規(guī)模和復(fù)雜度不斷攀升，應(yīng)用程序編程接口（API）作為不同軟件組件之間交互和通信的關(guān)鍵紐帶，其使用的頻率和重要性與日俱增。開發(fā)人員在編寫代碼時，常常需要頻繁調(diào)用各種API來實現(xiàn)特定功能，比如在開發(fā)一個圖像編輯軟件時，可能需要調(diào)用圖像渲染API來實現(xiàn)高質(zhì)量的圖像顯示，調(diào)用文件處理API來實現(xiàn)圖像的保存和讀取。然而，面對數(shù)量龐大、種類繁雜的API集合，開發(fā)人員往往面臨著巨大的挑戰(zhàn)。一方面，在眾多的API中精準定位到滿足當前編程需求的合適API，猶如大海撈針，這需要開發(fā)人員耗費大量的時間和精力去查閱文檔、進行嘗試和篩選。例如，在開發(fā)一款電商應(yīng)用時，開發(fā)人員可能需要從眾多的支付API中選擇最適合的一款，這不僅需要了解不同支付API的功能特點，還需要考慮其與電商平臺的兼容性、安全性以及成本等因素。據(jù)相關(guān)研究表明，開發(fā)人員在尋找合適API的過程中，可能會花費整個開發(fā)周期30%-50%的時間。另一方面，即使開發(fā)人員找到了合適的API，如何正確地使用它們也是一個難題。不同的API有著不同的使用方式、參數(shù)設(shè)置和調(diào)用規(guī)則，開發(fā)人員稍有不慎就可能導致程序出現(xiàn)錯誤或異常，如參數(shù)類型不匹配、調(diào)用順序錯誤等問題，這無疑增加了軟件開發(fā)的難度和出錯的概率。為了有效解決這些問題，API推薦技術(shù)應(yīng)運而生。API推薦旨在依據(jù)開發(fā)人員當前的編程上下文，如代碼片段、變量聲明、方法調(diào)用等信息，自動為其推薦可能需要使用的API，從而顯著提高開發(fā)效率，降低出錯風險。例如，當開發(fā)人員在編寫一個Java程序，輸入“System.out.”時，開發(fā)工具能夠自動推薦出“println”“printf”等常用的輸出方法，這極大地節(jié)省了開發(fā)人員的時間和精力。近年來，學術(shù)界和工業(yè)界對API推薦技術(shù)展開了廣泛而深入的研究，提出了一系列的方法和工具。這些方法主要基于不同的技術(shù)原理，包括基于統(tǒng)計模型的方法，通過分析大量代碼中API的使用頻率和共現(xiàn)關(guān)系來進行推薦；基于機器學習的方法，利用機器學習算法從歷史代碼數(shù)據(jù)中學習API的使用模式，進而預(yù)測可能需要的API；以及基于深度學習的方法，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的學習能力，對代碼的語義和結(jié)構(gòu)進行建模，實現(xiàn)更加精準的API推薦。盡管現(xiàn)有的API推薦方法在一定程度上取得了不錯的效果，但仍然存在諸多不足之處。許多方法在上下文信息的利用上存在明顯的局限性，無法充分挖掘和利用編程上下文中蘊含的豐富語義和結(jié)構(gòu)信息，導致推薦結(jié)果的準確性和相關(guān)性不盡人意。一些基于統(tǒng)計模型的方法僅僅依賴于API的使用頻率和簡單的共現(xiàn)關(guān)系，忽略了代碼的語義和上下文的深層含義，容易推薦出一些與當前編程需求不相關(guān)的API。當開發(fā)人員在處理復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯時，這些方法可能無法準確理解開發(fā)人員的意圖，推薦出的API無法滿足實際需求。此外，大部分現(xiàn)有方法缺乏對推薦模型的動態(tài)更新機制，難以適應(yīng)不斷變化的軟件開發(fā)環(huán)境和需求。隨著軟件項目的不斷演進、新的API不斷涌現(xiàn)以及開發(fā)人員編程習慣的改變，推薦模型需要能夠?qū)崟r更新，以保證推薦結(jié)果的時效性和有效性。然而，目前很多方法在模型更新方面存在困難，需要大量的人工干預(yù)和重新訓練，這不僅耗費時間和資源，而且無法及時反映最新的API使用情況和開發(fā)需求。針對上述問題，本研究提出了一種全新的上下文敏感的自更新API推薦方法——AUPLearner。該方法旨在充分利用編程上下文信息，深入挖掘代碼中的語義和結(jié)構(gòu)特征，從而實現(xiàn)更加準確、高效的API推薦。同時，通過引入自更新機制，使推薦模型能夠自動適應(yīng)軟件開發(fā)環(huán)境的變化，實時更新推薦策略，為開發(fā)人員提供更加貼合實際需求的API推薦服務(wù)。我們期望AUPLearner能夠有效彌補現(xiàn)有方法的不足，為軟件開發(fā)過程提供有力的支持，顯著提升開發(fā)效率和軟件質(zhì)量。1.2研究目標與意義本研究旨在開發(fā)一種創(chuàng)新的上下文敏感的自更新API推薦方法——AUPLearner，以此顯著提升API推薦的準確性與效率。具體而言，通過深入挖掘編程上下文中的語義和結(jié)構(gòu)信息，AUPLearner能夠更精準地理解開發(fā)人員的意圖，從而為其提供高度相關(guān)的API推薦結(jié)果。同時，借助自更新機制，該方法能夠自動適應(yīng)軟件開發(fā)環(huán)境的動態(tài)變化，實時更新推薦模型，確保推薦服務(wù)始終保持時效性和有效性。AUPLearner的研究對于軟件開發(fā)領(lǐng)域具有多方面的重要意義。在提升開發(fā)效率方面，準確、及時的API推薦能夠大幅減少開發(fā)人員搜索和篩選API的時間，使他們能夠?qū)⒏嗑ν度氲胶诵臉I(yè)務(wù)邏輯的實現(xiàn)中。這不僅加快了軟件開發(fā)的進程，還降低了開發(fā)成本，提高了項目的整體產(chǎn)出效率。以一個中等規(guī)模的軟件開發(fā)項目為例，假設(shè)開發(fā)周期為6個月，若開發(fā)人員在尋找API上花費了30%的時間，即1.8個月。采用AUPLearner后，若能將尋找API的時間縮短一半，那么開發(fā)周期可縮短0.9個月，這對于項目的快速交付和市場競爭力的提升具有重要意義。從提高軟件質(zhì)量角度來看，AUPLearner推薦的準確API能夠有效減少因API使用不當而引發(fā)的錯誤和異常，從而提升軟件的穩(wěn)定性和可靠性。開發(fā)人員在使用推薦的API時，能夠更加自信地進行編碼，減少調(diào)試和修復(fù)錯誤的時間，進而提高軟件的質(zhì)量和用戶體驗。例如，在開發(fā)一款移動應(yīng)用時，若因API使用錯誤導致應(yīng)用頻繁崩潰，用戶體驗將受到極大影響，可能導致用戶流失。而AUPLearner能夠幫助開發(fā)人員避免這類問題，確保應(yīng)用的穩(wěn)定運行，提升用戶滿意度。在促進軟件開發(fā)創(chuàng)新方面，AUPLearner為開發(fā)人員提供了更多探索和嘗試新API的機會。通過及時推薦最新的、最適合的API，開發(fā)人員能夠接觸到更多先進的功能和技術(shù)，從而激發(fā)他們的創(chuàng)新思維，推動軟件產(chǎn)品的創(chuàng)新和升級。例如，在人工智能領(lǐng)域，新的API不斷涌現(xiàn)，AUPLearner能夠及時將這些API推薦給開發(fā)人員，幫助他們在自己的項目中應(yīng)用最新的人工智能技術(shù)，開發(fā)出更具創(chuàng)新性的軟件產(chǎn)品。此外，AUPLearner的研究成果還具有廣泛的應(yīng)用前景和社會價值。在工業(yè)界，它可以集成到各種主流的集成開發(fā)環(huán)境（IDE）中，如Eclipse、IntelliJIDEA等，為廣大開發(fā)人員提供便捷的API推薦服務(wù)。在學術(shù)界，它為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供了新的思路和方法，推動了API推薦技術(shù)的不斷發(fā)展和完善。1.3研究內(nèi)容與創(chuàng)新點本研究圍繞AUPLearner這一上下文敏感的自更新API推薦方法，展開了多方面深入且細致的研究。在研究內(nèi)容上，首先深入探究編程上下文信息的抽取與分析技術(shù)。借助先進的程序分析工具和算法，精準識別代碼中的各類元素，包括變量、函數(shù)、類等，并全面剖析它們之間的關(guān)系。例如，通過對方法調(diào)用鏈的追蹤，確定不同API在實際應(yīng)用中的前后依賴關(guān)系，為后續(xù)的推薦提供堅實的基礎(chǔ)。在一個Java項目中，當分析一個文件讀取功能的代碼時，能夠準確識別出FileReader、BufferedReader等相關(guān)API的調(diào)用順序和參數(shù)傳遞關(guān)系，從而深入理解該功能實現(xiàn)過程中編程上下文的具體特征。基于抽取的上下文信息，構(gòu)建高效的API推薦模型是研究的核心內(nèi)容之一。綜合運用N-Gram語言模型和頻繁項挖掘算法，從海量的代碼數(shù)據(jù)中學習API的使用模式和規(guī)律。N-Gram語言模型通過分析相鄰API的共現(xiàn)情況，預(yù)測下一個可能出現(xiàn)的API；頻繁項挖掘算法則致力于發(fā)現(xiàn)代碼中頻繁出現(xiàn)的API組合，進一步提高推薦的準確性和針對性。在實際應(yīng)用中，通過對大量開源項目的代碼分析，發(fā)現(xiàn)諸如在數(shù)據(jù)庫操作中，“Connection.prepareStatement”和“ResultSet.next”這兩個API經(jīng)常成對出現(xiàn)，基于這樣的頻繁項挖掘結(jié)果，當開發(fā)人員使用到“Connection.prepareStatement”時，模型就能夠更準確地推薦“ResultSet.next”。為了確保推薦模型始終適應(yīng)不斷變化的軟件開發(fā)環(huán)境，自更新機制的設(shè)計與實現(xiàn)至關(guān)重要。開發(fā)一套智能的自更新算法，使模型能夠?qū)崟r監(jiān)測新的代碼數(shù)據(jù)和開發(fā)需求的變化。一旦檢測到新的API使用模式或流行趨勢，模型能夠自動更新自身的參數(shù)和規(guī)則，無需人工過多干預(yù)。當新的版本控制系統(tǒng)或開發(fā)框架出現(xiàn)時，模型能夠迅速學習其中新的API使用方式，并將其融入到推薦策略中，從而保證推薦結(jié)果的時效性和實用性。在創(chuàng)新點方面，AUPLearner的創(chuàng)新性首先體現(xiàn)在其綜合多種技術(shù)的獨特優(yōu)勢。它巧妙地融合了N-Gram語言模型、頻繁項挖掘和自更新算法，形成了一個有機的整體，這在現(xiàn)有的API推薦方法中是較為少見的。這種多技術(shù)融合的方式，使得模型能夠從不同角度學習API的使用模式，充分挖掘編程上下文中的語義和結(jié)構(gòu)信息，從而顯著提高推薦的準確性和效率。與單一技術(shù)的推薦方法相比，AUPLearner能夠更好地理解開發(fā)人員的意圖，推薦出更符合實際需求的API。自更新模型機制是AUPLearner的另一大創(chuàng)新亮點。傳統(tǒng)的API推薦方法大多缺乏有效的模型更新機制，難以適應(yīng)快速變化的軟件開發(fā)環(huán)境。而AUPLearner的自更新機制能夠使模型自動根據(jù)新的數(shù)據(jù)和需求進行調(diào)整和優(yōu)化，始終保持在最佳的推薦狀態(tài)。這不僅節(jié)省了大量的人力和時間成本，還確保了推薦服務(wù)的持續(xù)性和可靠性。在實際應(yīng)用中，無論是新的編程語言特性的出現(xiàn)，還是開發(fā)人員編程習慣的改變，AUPLearner都能夠及時響應(yīng)并更新推薦策略，為開發(fā)人員提供最及時、最準確的API推薦服務(wù)。1.4論文結(jié)構(gòu)安排本論文各章節(jié)緊密圍繞上下文敏感的自更新API推薦方法——AUPLearner展開，層層遞進，邏輯嚴謹，旨在全面、深入地闡述該方法的研究背景、技術(shù)原理、實施步驟、性能評估以及與其他方法的對比分析，具體內(nèi)容如下：第一章引言：主要闡述研究背景與動因，詳細介紹API推薦技術(shù)在軟件開發(fā)中的重要性以及現(xiàn)有方法存在的不足，進而明確本研究的目標，即開發(fā)AUPLearner以提升API推薦的準確性和效率。同時，概括說明研究內(nèi)容，包括上下文信息抽取、推薦模型構(gòu)建和自更新機制設(shè)計等方面，并指出創(chuàng)新點，如多技術(shù)融合和自更新模型機制。最后，對論文結(jié)構(gòu)進行簡要安排，使讀者對全文框架有清晰的認識。第二章相關(guān)技術(shù)概述：對API推薦方法進行分類介紹，分析各類方法的優(yōu)缺點，為后續(xù)提出AUPLearner方法提供對比和參考。詳細講解程序分析技術(shù)在抽取編程上下文信息中的作用，如識別代碼元素和分析關(guān)系。闡述N-Gram語言模型在學習API使用模式方面的原理和應(yīng)用，以及關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在發(fā)現(xiàn)API頻繁項集和共現(xiàn)關(guān)系中的應(yīng)用，為構(gòu)建AUPLearner的推薦模型奠定理論基礎(chǔ)。第三章AUPLearner:API推薦新方法：明確AUPLearner中涉及的基本概念，通過直覺觀察展示該方法在實際應(yīng)用中的潛在優(yōu)勢。闡述高層思想，說明如何綜合利用多種技術(shù)實現(xiàn)上下文敏感的自更新API推薦。介紹總體框架，包括上下文抽取、模型建立、推薦列表生成和模型自更新等主要模塊。詳細描述核心步驟，包括如何抽取API上下文、建立基于N-Gram和頻繁項挖掘的推薦模型、生成推薦列表以及實現(xiàn)模型的自更新。通過計算實例進一步說明方法的具體實施過程和效果，最后對本章內(nèi)容進行小結(jié)，強調(diào)AUPLearner的創(chuàng)新性和優(yōu)勢。第四章AUPLearner的總體推薦性能分析：確定總體推薦性能分析的維度，如準確率、召回率等。介紹實驗數(shù)據(jù)的收集方法和來源，確保數(shù)據(jù)的多樣性和代表性。定義實驗評價指標，以便準確衡量AUPLearner的推薦性能。詳細說明實驗設(shè)置細節(jié)，包括實驗環(huán)境、參數(shù)配置等。分別從項目間和項目內(nèi)兩個角度分析總體推薦性能，探討不同因素對推薦結(jié)果的影響。進行敏感性分析，研究模型參數(shù)變化對推薦性能的影響。對實驗結(jié)果進行分析，總結(jié)AUPLearner在總體推薦性能方面的表現(xiàn)和特點，最后對本章內(nèi)容進行小結(jié)。第五章推薦性能對比分析：確定推薦性能對比分析的維度，如與其他主流API推薦方法在準確率、召回率等指標上的對比。說明實驗設(shè)置細節(jié)，確保對比實驗的公平性和可靠性。從項目間和項目內(nèi)兩個層面進行推薦性能對比分析，直觀展示AUPLearner與其他方法的差異。對實驗結(jié)果進行分析，突出AUPLearner在推薦性能上的優(yōu)勢和改進空間。討論效度威脅，分析實驗結(jié)果的有效性和可靠性，最后對本章內(nèi)容進行小結(jié)。第六章總結(jié)與展望：對整個研究工作進行全面總結(jié)，回顧AUPLearner的研究成果，包括方法的創(chuàng)新性、推薦性能的提升等方面。提出未來工作的方向，如進一步優(yōu)化自更新機制、拓展應(yīng)用場景等，為后續(xù)研究提供思路和參考。二、相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)2.1API推薦方法綜述在軟件開發(fā)領(lǐng)域，API推薦方法隨著技術(shù)的發(fā)展不斷演進，可大致分為傳統(tǒng)API推薦方法和現(xiàn)代API推薦方法，每種方法都有其獨特的原理、優(yōu)勢和局限性。傳統(tǒng)API推薦方法主要基于規(guī)則和模板匹配?；谝?guī)則的推薦方法是通過人工制定一系列明確的規(guī)則來判斷開發(fā)人員可能需要的API。在開發(fā)一個文件讀取功能時，如果檢測到代碼中出現(xiàn)了文件路徑的變量聲明，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的規(guī)則，就可以推薦出諸如FileInputStream（在Java中用于文件讀取的API）等相關(guān)API。這種方法的優(yōu)點是準確性較高，只要規(guī)則制定得合理，就能夠精準地推薦出符合條件的API。它也存在明顯的缺點，規(guī)則的制定需要耗費大量的人力和時間，而且難以涵蓋所有的編程場景和需求，缺乏靈活性和擴展性。當遇到新的編程語言特性或復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯時，很難快速制定出相應(yīng)的規(guī)則?；谀０迤ヅ涞耐扑]方法則是將常見的代碼模式或功能模塊抽象成模板，當開發(fā)人員編寫的代碼與某個模板匹配時，就推薦與該模板相關(guān)的API。在開發(fā)一個簡單的登錄功能時，可能存在一個通用的模板，其中涉及到用戶輸入驗證、數(shù)據(jù)庫查詢等操作，根據(jù)這個模板，就可以推薦出PreparedStatement（用于執(zhí)行SQL查詢，在數(shù)據(jù)庫操作中常用）等相關(guān)API。這種方法在一些常見的編程場景中能夠快速提供推薦，但模板的維護和更新成本較高，而且對于復(fù)雜多變的編程需求，模板的覆蓋范圍有限，難以滿足多樣化的推薦需求。隨著機器學習和深度學習技術(shù)的興起，現(xiàn)代API推薦方法逐漸成為研究的熱點。基于機器學習的推薦方法，如樸素貝葉斯、支持向量機等，通過對大量的代碼數(shù)據(jù)進行學習，建立API使用模式的模型。在訓練階段，將代碼片段及其對應(yīng)的API使用情況作為訓練數(shù)據(jù)，讓模型學習代碼特征與API之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。在推薦階段，當輸入新的代碼片段時，模型根據(jù)學習到的模式預(yù)測可能需要的API。這種方法能夠自動從數(shù)據(jù)中學習，無需人工手動制定規(guī)則，具有一定的泛化能力，能夠適應(yīng)不同的編程場景。它對訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求較高，如果訓練數(shù)據(jù)不全面或存在偏差，可能會導致推薦結(jié)果的不準確?；谏疃葘W習的推薦方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的學習能力，對代碼的語義和結(jié)構(gòu)進行更深入的建模。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）能夠處理代碼的序列信息，捕捉代碼中不同部分之間的依賴關(guān)系；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）則可以對代碼的局部特征進行提取和分析。在基于LSTM的API推薦模型中，將代碼序列作為輸入，通過LSTM層學習代碼的上下文信息，最后預(yù)測出可能需要的API。深度學習方法在處理復(fù)雜的代碼結(jié)構(gòu)和語義時表現(xiàn)出了較好的性能，能夠提供更準確的推薦結(jié)果。它們通常需要大量的計算資源和時間進行訓練，模型的可解釋性較差，難以理解模型的決策過程，這在一些對可解釋性要求較高的場景中可能會限制其應(yīng)用。2.2程序分析技術(shù)概述程序分析技術(shù)在API推薦中扮演著舉足輕重的角色，它是深入理解程序內(nèi)部結(jié)構(gòu)和行為，從而實現(xiàn)精準API推薦的關(guān)鍵基礎(chǔ)。通過程序分析，能夠全面、細致地抽取編程上下文信息，為推薦模型提供豐富且準確的輸入，進而顯著提升API推薦的質(zhì)量和效果。在眾多程序分析技術(shù)中，靜態(tài)程序分析是一種極為重要的類型。它主要在程序編譯階段，對程序的源代碼或中間表示形式進行深入分析。通過構(gòu)建抽象語法樹（AST），靜態(tài)程序分析能夠清晰地展現(xiàn)程序的語法結(jié)構(gòu)，從而精準識別出代碼中的各類元素，如變量、函數(shù)、類等。在一個Java程序中，通過靜態(tài)分析工具生成的抽象語法樹，可以直觀地看到類的定義、方法的聲明以及變量的使用等信息?；诳刂屏鞣治?，能夠梳理出程序中各個語句的執(zhí)行順序和跳轉(zhuǎn)關(guān)系，明確程序的執(zhí)行路徑。數(shù)據(jù)流分析則專注于追蹤數(shù)據(jù)在程序中的流動情況，分析變量的定義、使用和傳播，有助于深入理解程序的邏輯和語義。通過靜態(tài)程序分析，可以提前發(fā)現(xiàn)程序中的潛在錯誤和漏洞，如未初始化的變量、空指針引用等，同時也能為API推薦提供豐富的上下文信息，包括代碼的功能、變量的類型和作用域等。在開發(fā)一個文件上傳功能時，靜態(tài)程序分析可以識別出與文件操作相關(guān)的變量和函數(shù)調(diào)用，從而為推薦合適的文件上傳API提供有力支持。動態(tài)程序分析技術(shù)則是在程序運行時對其進行監(jiān)測和分析。它通過插樁技術(shù)，在程序中插入一些額外的代碼片段，以收集程序運行時的各種信息，如函數(shù)的調(diào)用次數(shù)、變量的值、執(zhí)行路徑等。動態(tài)程序分析能夠真實地反映程序在實際運行環(huán)境中的行為，獲取到一些靜態(tài)分析難以捕捉到的信息。在分析一個多線程程序時，動態(tài)程序分析可以實時監(jiān)測線程的并發(fā)執(zhí)行情況，發(fā)現(xiàn)線程間的同步問題和資源競爭情況，這些信息對于推薦與多線程處理相關(guān)的API非常有價值。它還可以根據(jù)程序運行時的實際需求，動態(tài)地推薦適合當前運行狀態(tài)的API，提高推薦的時效性和針對性。符號執(zhí)行也是一種重要的程序分析技術(shù)，它將程序中的變量表示為符號，通過符號運算來模擬程序的執(zhí)行過程。符號執(zhí)行能夠覆蓋程序的多種可能執(zhí)行路徑，發(fā)現(xiàn)潛在的錯誤和漏洞。在分析一個密碼驗證功能時，符號執(zhí)行可以通過對密碼輸入進行符號化處理，模擬不同的輸入情況，從而檢測出密碼驗證邏輯中的安全漏洞。它還可以為API推薦提供基于程序語義的推理結(jié)果，根據(jù)程序的預(yù)期功能和輸入輸出關(guān)系，推薦出最符合需求的API。程序分析技術(shù)中的抽象解釋通過構(gòu)建程序的抽象模型，對程序的行為進行近似分析。它能夠在不執(zhí)行程序的情況下，推斷出程序的一些性質(zhì)和特征，如變量的取值范圍、程序的終止性等。在API推薦中，抽象解釋可以幫助推薦系統(tǒng)更好地理解程序的語義和功能，從而推薦出更準確的API。通過抽象解釋，可以將程序的復(fù)雜行為抽象為一些關(guān)鍵的特征和屬性，為推薦模型提供簡潔而有價值的上下文信息。2.3N-Gram語言模型詳解N-Gram語言模型作為一種基于統(tǒng)計的語言模型，在自然語言處理和API推薦領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。其核心原理基于馬爾可夫假設(shè)，即假設(shè)一個詞的出現(xiàn)概率僅依賴于它前面出現(xiàn)的N-1個詞。在API推薦的情境下，N-Gram模型通過分析代碼中API調(diào)用序列的統(tǒng)計規(guī)律，來預(yù)測下一個可能被調(diào)用的API。從數(shù)學原理上看，對于一個給定的API序列A_1,A_2,\cdots,A_n，N-Gram模型計算該序列出現(xiàn)的概率P(A_1,A_2,\cdots,A_n)。根據(jù)馬爾可夫假設(shè)，這個概率可以近似表示為一系列條件概率的乘積，即：P(A_1,A_2,\cdots,A_n)\approx\prod_{i=1}^{n}P(A_i|A_{i-1},\cdots,A_{i-N+1})其中，當i\ltN時，A_{i-N+1}等項可以用特殊的起始標記（如“<s>”）來補充。在實際應(yīng)用中，N-Gram模型通常使用最大似然估計來計算這些條件概率。對于一個給定的訓練語料庫，其中包含大量的代碼片段及其API調(diào)用序列，條件概率P(A_i|A_{i-1},\cdots,A_{i-N+1})可以通過計算在語料庫中A_{i-1},\cdots,A_{i-N+1}出現(xiàn)的情況下A_i出現(xiàn)的頻率來估計。如果在訓練語料庫中，“Connection.prepareStatement”出現(xiàn)了100次，而在“Connection.prepareStatement”之后緊接著出現(xiàn)“ResultSet.executeQuery”的次數(shù)為80次，那么條件概率P(ResultSet.executeQuery|Connection.prepareStatement)就可以估計為80/100=0.8。在API推薦中，N-Gram模型主要用于捕捉API調(diào)用序列中的局部模式。以二元組（Bigram，N=2）為例，它能夠?qū)W習到相鄰API之間的共現(xiàn)關(guān)系。在開發(fā)一個數(shù)據(jù)庫查詢功能時，可能經(jīng)常出現(xiàn)“Statement.executeQuery”緊接著“ResultSet.next”的情況，Bigram模型就可以捕捉到這種相鄰API的共現(xiàn)模式。當開發(fā)人員輸入“Statement.executeQuery”時，模型根據(jù)學習到的Bigram模式，就有較高的概率推薦“ResultSet.next”。對于三元組（Trigram，N=3），它可以捕捉到更復(fù)雜的局部模式，考慮到前兩個API對當前API的影響。在一個涉及事務(wù)處理的數(shù)據(jù)庫操作場景中，可能存在“Connection.setAutoCommit(false)”“Statement.executeUpdate”“Cmit”這樣的三元組模式。當開發(fā)人員已經(jīng)輸入了前兩個API時，Trigram模型能夠根據(jù)這種模式，準確地推薦出“Cmit”。N-Gram模型的優(yōu)勢在于其簡單直觀，易于實現(xiàn)和計算。它不需要復(fù)雜的語義理解和語法分析，僅通過統(tǒng)計API調(diào)用序列的頻率就能夠進行推薦。在處理大規(guī)模代碼數(shù)據(jù)時，N-Gram模型可以快速地學習到常見的API使用模式，為開發(fā)人員提供實時的推薦服務(wù)。它也存在一些局限性。由于其基于局部上下文的假設(shè)，N-Gram模型難以捕捉到長距離的依賴關(guān)系和復(fù)雜的語義信息。在一些復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯中，API的選擇可能不僅僅依賴于前幾個API，還可能與更廣泛的上下文信息相關(guān)，此時N-Gram模型的推薦效果可能會受到影響。N-Gram模型還容易受到數(shù)據(jù)稀疏問題的困擾，當某些N-Gram組合在訓練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率較低時，模型對其概率的估計可能不準確，從而影響推薦的準確性。2.4關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法剖析關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在發(fā)現(xiàn)API之間的潛在關(guān)系和頻繁項集方面具有重要作用，其中Apriori算法是該領(lǐng)域中一種經(jīng)典且應(yīng)用廣泛的算法。Apriori算法基于頻繁項集的概念，通過逐層搜索的方式來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。在API推薦的場景下，Apriori算法的核心思想是通過分析大量代碼數(shù)據(jù)中API的共現(xiàn)情況，找出頻繁一起出現(xiàn)的API組合，即頻繁項集。這些頻繁項集反映了在實際編程中，開發(fā)人員經(jīng)常同時使用的API集合，對于理解編程模式和需求具有重要意義。在許多Java項目的數(shù)據(jù)庫操作代碼中，“Connection”“Statement”和“ResultSet”這三個API經(jīng)常同時出現(xiàn)，形成一個頻繁項集。這表明在進行數(shù)據(jù)庫查詢操作時，這三個API通常是緊密相關(guān)的，開發(fā)人員在使用其中一個API時，很可能也需要使用其他兩個API。Apriori算法的具體實現(xiàn)過程主要包括兩個關(guān)鍵步驟：生成候選集和頻繁項集的挖掘。在生成候選集階段，算法從長度為1的項集開始，逐步生成更長的候選集。在一個包含眾多API調(diào)用的代碼數(shù)據(jù)集中，首先生成所有單個API的候選集，如“Connection”“Statement”“ResultSet”等。然后，根據(jù)這些候選集在數(shù)據(jù)集中的出現(xiàn)頻率，篩選出頻繁1-項集。接著，利用頻繁1-項集生成候選2-項集，如“Connection,Statement”“Connection,ResultSet”“Statement,ResultSet”等。在挖掘頻繁項集階段，算法通過掃描數(shù)據(jù)集，統(tǒng)計每個候選集的支持度，即該候選集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。如果一個候選集的支持度達到或超過預(yù)先設(shè)定的支持度閾值，那么這個候選集就被認為是一個頻繁項集。假設(shè)支持度閾值設(shè)定為0.3，而“Connection,Statement”這個候選集在數(shù)據(jù)集中的出現(xiàn)頻率為0.35，那么它就被認定為一個頻繁2-項集。通過不斷重復(fù)生成候選集和挖掘頻繁項集的過程，算法可以逐步找到所有滿足支持度閾值的頻繁項集。在得到頻繁項集后，Apriori算法進一步挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則的形式為“X→Y”，表示如果頻繁項集X出現(xiàn)，那么頻繁項集Y也很可能出現(xiàn)。對于頻繁項集“Connection,Statement,ResultSet”，可以生成關(guān)聯(lián)規(guī)則“Connection,Statement→ResultSet”。為了評估關(guān)聯(lián)規(guī)則的可靠性和實用性，通常使用置信度和提升度等指標。置信度表示在出現(xiàn)X的情況下，Y出現(xiàn)的概率。對于關(guān)聯(lián)規(guī)則“Connection,Statement→ResultSet”，置信度的計算公式為：置信度=P(Connection,Statement,ResultSet)/P(Connection,Statement)。如果這個置信度值較高，說明當開發(fā)人員使用“Connection”和“Statement”時，使用“ResultSet”的可能性很大。提升度則用于衡量X和Y之間的相關(guān)性，如果提升度大于1，說明X和Y之間存在正相關(guān)關(guān)系，即X的出現(xiàn)會增加Y出現(xiàn)的概率。Apriori算法在API推薦中具有顯著的優(yōu)勢。它能夠從大量的代碼數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)API之間的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系，為推薦系統(tǒng)提供豐富的知識和信息。這些關(guān)聯(lián)關(guān)系可以幫助推薦系統(tǒng)更好地理解開發(fā)人員的編程意圖，從而提供更準確、更相關(guān)的API推薦。通過挖掘頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則，推薦系統(tǒng)可以在開發(fā)人員輸入部分API時，根據(jù)已有的關(guān)聯(lián)關(guān)系，預(yù)測并推薦他們可能需要的其他API。當開發(fā)人員輸入“Connection”時，根據(jù)之前挖掘到的關(guān)聯(lián)規(guī)則，推薦系統(tǒng)可以及時推薦“Statement”和“ResultSet”等相關(guān)API。Apriori算法也存在一些局限性。該算法需要多次掃描數(shù)據(jù)集，尤其是在生成較長的候選集時，計算量會呈指數(shù)級增長，導致算法的效率較低。在處理大規(guī)模代碼數(shù)據(jù)集時，這可能會消耗大量的時間和計算資源。Apriori算法對支持度和置信度閾值的設(shè)置比較敏感。如果閾值設(shè)置過高，可能會導致一些有價值的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則被忽略；如果閾值設(shè)置過低，又會產(chǎn)生大量的冗余規(guī)則，增加計算和分析的負擔。2.5本章小結(jié)本章系統(tǒng)且全面地介紹了與AUPLearner方法緊密相關(guān)的多種技術(shù)。在API推薦方法方面，深入剖析了傳統(tǒng)基于規(guī)則和模板匹配的方法，以及現(xiàn)代基于機器學習和深度學習的方法。傳統(tǒng)方法雖在某些場景下具有一定的準確性，但在靈活性和擴展性上存在明顯不足；現(xiàn)代方法雖借助強大的學習能力取得了不錯的效果，但也面臨著數(shù)據(jù)依賴、計算資源消耗大等問題。這些對不同API推薦方法的了解，為后續(xù)提出創(chuàng)新性的AUPLearner方法提供了堅實的對比基礎(chǔ)和思路啟發(fā)，使其能夠充分借鑒現(xiàn)有方法的優(yōu)勢，規(guī)避其劣勢。程序分析技術(shù)作為AUPLearner方法的關(guān)鍵支撐，在抽取編程上下文信息中發(fā)揮著不可替代的重要作用。靜態(tài)程序分析通過構(gòu)建抽象語法樹、進行控制流和數(shù)據(jù)流分析等手段，能夠深入挖掘程序的語法結(jié)構(gòu)、執(zhí)行順序和數(shù)據(jù)流動情況，為理解程序的功能和語義提供了豐富的信息。動態(tài)程序分析則在程序運行時實時監(jiān)測各種信息，真實反映程序的實際行為，補充了靜態(tài)分析難以獲取的動態(tài)信息。符號執(zhí)行和抽象解釋等技術(shù)也從不同角度對程序進行分析和推理，進一步完善了對程序的理解。這些程序分析技術(shù)為AUPLearner準確抽取編程上下文信息，從而實現(xiàn)上下文敏感的API推薦提供了有力的技術(shù)保障。N-Gram語言模型基于統(tǒng)計原理，通過分析API調(diào)用序列的局部模式來預(yù)測下一個可能被調(diào)用的API。它簡單直觀、易于實現(xiàn)，能夠快速學習常見的API使用模式，為開發(fā)人員提供實時推薦。在處理復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯時，N-Gram模型對長距離依賴關(guān)系和復(fù)雜語義信息的捕捉能力有限。在實際應(yīng)用中，需結(jié)合其他技術(shù)來彌補其不足，這也為AUPLearner方法中多技術(shù)融合的設(shè)計提供了依據(jù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中的Apriori算法，通過挖掘API之間的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則，能夠發(fā)現(xiàn)API在實際編程中的共現(xiàn)關(guān)系和潛在模式。這些信息有助于推薦系統(tǒng)更好地理解開發(fā)人員的編程意圖，提高API推薦的準確性和相關(guān)性。Apriori算法存在計算效率低、對閾值設(shè)置敏感等問題。在AUPLearner方法中，需要對這些問題進行優(yōu)化和改進，以充分發(fā)揮關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的優(yōu)勢。本章所介紹的這些技術(shù)，從不同方面為AUPLearner方法提供了理論支持和技術(shù)基礎(chǔ)，它們相互配合、相互補充，共同構(gòu)建了AUPLearner方法的技術(shù)體系，為實現(xiàn)高效、準確的上下文敏感的自更新API推薦奠定了堅實的基礎(chǔ)。三、AUPLearner方法深入解析3.1基本概念界定在深入探討AUPLearner這一上下文敏感的自更新API推薦方法之前，清晰準確地界定其中涉及的關(guān)鍵基本概念至關(guān)重要，這些概念構(gòu)成了理解和應(yīng)用該方法的基石。上下文在AUPLearner中扮演著核心角色，它是指與當前API調(diào)用緊密相關(guān)的編程環(huán)境和信息集合。從代碼層面來看，上下文涵蓋了代碼中局部變量的聲明、定義和使用情況。在一個Java方法中，如果定義了一個用于存儲文件路徑的字符串變量filePath，那么這個變量的聲明和后續(xù)使用filePath來調(diào)用文件讀取API的操作就構(gòu)成了上下文的一部分。上下文還包括函數(shù)調(diào)用關(guān)系，即當前API所在函數(shù)被哪些其他函數(shù)調(diào)用，以及當前API調(diào)用了哪些其他函數(shù)。在開發(fā)一個圖形繪制功能時，可能會有一個drawShape函數(shù)調(diào)用了setColor和drawLine等API，這些函數(shù)之間的調(diào)用關(guān)系就是上下文的重要組成部分。代碼的語義信息也是上下文的關(guān)鍵要素，例如代碼所實現(xiàn)的具體功能、所屬的模塊或業(yè)務(wù)邏輯等。在一個電商系統(tǒng)中，處理訂單支付的代碼所具有的支付業(yè)務(wù)語義就是上下文的一部分，它能夠幫助AUPLearner更好地理解開發(fā)人員的意圖，從而推薦出與支付功能相關(guān)的API，如支付接口調(diào)用API、訂單狀態(tài)更新API等。API使用序列是指在一段代碼中，API按照時間順序依次被調(diào)用的排列順序。在開發(fā)一個簡單的數(shù)據(jù)庫操作功能時，可能會存在如下的API使用序列：首先調(diào)用DriverManager.getConnection方法來獲取數(shù)據(jù)庫連接，接著使用返回的連接對象調(diào)用Connection.prepareStatement方法來創(chuàng)建一個預(yù)編譯的SQL語句對象，然后調(diào)用PreparedStatement.executeQuery方法執(zhí)行SQL查詢，最后調(diào)用ResultSet.next方法遍歷查詢結(jié)果。這個按照先后順序排列的API調(diào)用序列，反映了在實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫查詢功能時，各個API之間的依賴關(guān)系和協(xié)作方式。API使用序列蘊含著豐富的編程模式和邏輯信息，通過對大量API使用序列的分析和學習，AUPLearner能夠掌握不同功能模塊中API的典型使用方式，進而在開發(fā)人員編寫代碼時，根據(jù)當前已有的API使用情況，預(yù)測并推薦出接下來可能需要調(diào)用的API。如果開發(fā)人員已經(jīng)調(diào)用了DriverManager.getConnection和Connection.prepareStatement，AUPLearner就可以依據(jù)學習到的API使用序列模式，大概率推薦PreparedStatement.executeQuery，幫助開發(fā)人員更高效地完成代碼編寫。3.2直覺觀察與設(shè)計靈感通過對大量實際軟件開發(fā)項目的深入研究和對開發(fā)者使用API習慣的細致觀察，我們獲取了豐富的信息，這些信息為AUPLearner的設(shè)計提供了關(guān)鍵的直覺觀察和靈感來源。在實際開發(fā)過程中，我們注意到開發(fā)者在使用API時呈現(xiàn)出一定的模式和規(guī)律。當開發(fā)人員在處理文件相關(guān)的功能時，往往會按照特定的順序調(diào)用一系列相關(guān)的API。在Java中，若要讀取一個文本文件，通常會先使用FileInputStream或BufferedReader等API來打開文件，然后使用相應(yīng)的讀取方法，如readLine來逐行讀取文件內(nèi)容，最后使用close方法關(guān)閉文件流。這種具有先后順序的API使用模式在許多類似的功能實現(xiàn)中反復(fù)出現(xiàn)，表明API之間存在著緊密的關(guān)聯(lián)關(guān)系和使用邏輯。通過對這些常見模式的分析和總結(jié)，我們認識到可以利用這些規(guī)律來構(gòu)建API推薦模型，從而為開發(fā)人員在編寫代碼時提供準確的API推薦，幫助他們更高效地完成開發(fā)任務(wù)。當開發(fā)人員已經(jīng)使用了FileInputStream來打開文件時，推薦系統(tǒng)可以根據(jù)學習到的模式，及時推薦readLine方法，引導開發(fā)人員順利進行下一步操作。我們還發(fā)現(xiàn)，在不同的項目和開發(fā)場景中，雖然API的具體使用方式和組合可能會有所不同，但仍然存在一些通用的編程模式和需求。在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，無論是開發(fā)數(shù)據(jù)分析工具還是數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，都會涉及到數(shù)據(jù)的讀取、處理和存儲等基本操作。在這些操作中，常常會使用到一些通用的API，如用于數(shù)據(jù)讀取的Scanner（在Java中用于從輸入流中讀取數(shù)據(jù)）、用于數(shù)據(jù)處理的Collection相關(guān)API（如ArrayList、HashMap等，用于數(shù)據(jù)的存儲和操作）以及用于數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫連接和操作API。這些通用的API使用模式為我們提供了重要的啟示，即可以通過分析大量不同項目中的API使用情況，挖掘出這些通用的模式和需求，從而建立一個能夠適應(yīng)多種開發(fā)場景的API推薦模型。這樣的模型可以根據(jù)開發(fā)人員當前的編程上下文，判斷其所處的開發(fā)場景和可能的需求，進而推薦出與之相關(guān)的通用API，提高推薦的準確性和適用性。當開發(fā)人員在編寫一個涉及數(shù)據(jù)處理的功能時，即使項目具有一定的特殊性，推薦系統(tǒng)也可以根據(jù)通用模式推薦出Scanner和ArrayList等常用API，為開發(fā)人員提供有效的幫助。在實際開發(fā)中，開發(fā)人員的編程習慣和經(jīng)驗對API的選擇也有著重要的影響。一些經(jīng)驗豐富的開發(fā)人員可能會更傾向于使用某些特定的API或API組合，因為他們熟悉這些API的性能和使用方法，并且相信它們能夠更高效地實現(xiàn)所需功能。在進行多線程編程時，一些開發(fā)人員可能更習慣使用ThreadPoolExecutor來創(chuàng)建和管理線程池，而另一些開發(fā)人員則可能更傾向于使用ForkJoinPool。這種編程習慣的差異表明，推薦系統(tǒng)不僅要考慮API的使用模式和需求，還需要考慮開發(fā)人員的個性化因素。因此，在設(shè)計AUPLearner時，我們考慮引入個性化推薦的機制，通過分析開發(fā)人員的歷史代碼數(shù)據(jù)，學習他們的編程習慣和偏好，從而為每個開發(fā)人員提供更加符合其個人習慣的API推薦。這樣可以進一步提高推薦的滿意度和實用性，使開發(fā)人員能夠更快地找到他們熟悉和信任的API，提升開發(fā)效率。通過對開發(fā)者使用API習慣和實際開發(fā)場景的直覺觀察，我們深刻認識到API之間存在著復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系和使用模式，并且開發(fā)人員的個性化因素也對API推薦有著重要影響。這些觀察結(jié)果為AUPLearner的設(shè)計提供了豐富的靈感，促使我們開發(fā)一種能夠綜合考慮上下文信息、API使用模式和開發(fā)人員個性化需求的上下文敏感的自更新API推薦方法，以滿足現(xiàn)代軟件開發(fā)的需求。3.3高層思想闡釋AUPLearner方法的高層思想在于綜合運用多種先進技術(shù)，實現(xiàn)對API使用序列的精準預(yù)測，從而為開發(fā)人員提供高度契合其編程需求的API推薦服務(wù)。這一思想的核心在于深度挖掘編程上下文信息，充分利用N-Gram語言模型、頻繁項挖掘算法以及自更新機制，構(gòu)建一個智能、高效的API推薦系統(tǒng)。在上下文信息利用方面，AUPLearner借助先進的程序分析技術(shù)，全面且深入地抽取編程上下文中的各類信息。通過靜態(tài)程序分析，對代碼進行詞法、語法和語義分析，構(gòu)建抽象語法樹，準確識別代碼中的變量、函數(shù)、類等元素，并分析它們之間的關(guān)系。在分析一個Java類時，能夠清晰地確定類的成員變量、方法定義以及方法之間的調(diào)用關(guān)系，從而獲取豐富的上下文結(jié)構(gòu)信息。動態(tài)程序分析則在程序運行時，實時監(jiān)測程序的行為，收集如函數(shù)調(diào)用次數(shù)、變量值變化等動態(tài)信息，進一步補充和完善上下文信息。在一個多線程程序運行時，動態(tài)程序分析可以監(jiān)測線程的同步情況和資源競爭情況，這些信息對于理解程序的運行狀態(tài)和推薦相關(guān)API具有重要價值。N-Gram語言模型在AUPLearner中用于學習API的局部使用模式。它基于馬爾可夫假設(shè)，通過分析相鄰API之間的共現(xiàn)概率，預(yù)測下一個可能出現(xiàn)的API。在一個數(shù)據(jù)庫操作的代碼序列中，若頻繁出現(xiàn)“Connection.prepareStatement”后緊接著“ResultSet.executeQuery”的情況，N-Gram模型就能學習到這種相鄰API的共現(xiàn)模式。當開發(fā)人員輸入“Connection.prepareStatement”時，模型根據(jù)學習到的模式，有較高概率推薦“ResultSet.executeQuery”。N-Gram模型能夠快速捕捉到常見的API使用模式，為推薦提供初步的依據(jù)。頻繁項挖掘算法則致力于發(fā)現(xiàn)代碼中頻繁一起出現(xiàn)的API組合，即頻繁項集。通過對大量代碼數(shù)據(jù)的分析，挖掘出這些頻繁項集，能夠揭示API之間更深層次的關(guān)聯(lián)關(guān)系。在許多Java項目的圖形繪制功能代碼中，“Graphics.drawLine”“Graphics.setColor”和“Graphics.fillRect”這三個API經(jīng)常同時出現(xiàn)，形成一個頻繁項集。這表明在實現(xiàn)圖形繪制功能時，這三個API緊密相關(guān)，開發(fā)人員在使用其中一個API時，很可能也需要使用其他兩個API。頻繁項挖掘算法為推薦系統(tǒng)提供了更豐富的知識，使其能夠根據(jù)開發(fā)人員當前使用的API，更準確地推薦與之相關(guān)的其他API。自更新機制是AUPLearner的一大特色，它使推薦模型能夠自動適應(yīng)軟件開發(fā)環(huán)境的動態(tài)變化。隨著新的API不斷涌現(xiàn)、開發(fā)框架的更新以及開發(fā)人員編程習慣的改變，推薦模型需要及時更新以保證推薦的準確性和時效性。AUPLearner通過實時監(jiān)測新的代碼數(shù)據(jù)和開發(fā)需求的變化，一旦檢測到新的API使用模式或流行趨勢，就利用自更新算法自動調(diào)整模型的參數(shù)和規(guī)則。當新的移動開發(fā)框架出現(xiàn)，其中包含了新的API和使用方式時，AUPLearner能夠迅速學習這些新的知識，并將其融入到推薦模型中，從而為開發(fā)人員提供最新、最準確的API推薦。AUPLearner通過綜合利用上下文信息、N-Gram語言模型、頻繁項挖掘算法和自更新機制，形成了一個有機的整體，實現(xiàn)了上下文敏感的自更新API推薦。這種多技術(shù)融合的方式，使得推薦系統(tǒng)能夠從不同角度學習API的使用模式，深入理解開發(fā)人員的編程意圖，從而提供更加精準、高效的API推薦服務(wù)。3.4總體框架展示AUPLearner的總體框架是一個高度集成且協(xié)同工作的系統(tǒng)，主要由上下文抽取模塊、模型建立模塊、推薦列表生成模塊以及模型自更新模塊這四個核心部分構(gòu)成，各模塊之間緊密協(xié)作，共同實現(xiàn)上下文敏感的自更新API推薦功能，其架構(gòu)圖如圖1所示：graphTD;A[上下文抽取模塊]-->B[模型建立模塊];B-->C[推薦列表生成模塊];C-->D[模型自更新模塊];D-->B;圖1AUPLearner總體框架架構(gòu)圖上下文抽取模塊作為整個框架的起點，承擔著至關(guān)重要的任務(wù)。它運用先進的程序分析技術(shù)，包括靜態(tài)程序分析和動態(tài)程序分析，對輸入的代碼進行全方位的剖析。通過靜態(tài)程序分析，該模塊能夠構(gòu)建代碼的抽象語法樹，精準識別代碼中的各類元素，如變量、函數(shù)、類等，并深入分析它們之間的關(guān)系。在一個Java項目中，能夠準確確定類的繼承關(guān)系、方法的重載和重寫情況等。動態(tài)程序分析則在程序運行時，實時收集程序的執(zhí)行信息，如函數(shù)的調(diào)用次數(shù)、變量值的變化以及線程的執(zhí)行狀態(tài)等。這些豐富的上下文信息被抽取出來后，將作為后續(xù)模塊的重要輸入，為模型的學習和推薦提供堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。模型建立模塊是框架的核心部分之一，它綜合運用N-Gram語言模型和頻繁項挖掘算法，從上下文抽取模塊提供的信息中學習API的使用模式。N-Gram語言模型基于馬爾可夫假設(shè)，專注于分析相鄰API之間的共現(xiàn)概率，以此來捕捉API調(diào)用序列中的局部模式。在開發(fā)一個數(shù)據(jù)庫操作功能時，N-Gram模型能夠?qū)W習到“Connection.prepareStatement”和“ResultSet.executeQuery”這兩個API的相鄰共現(xiàn)模式。頻繁項挖掘算法則致力于從大量的代碼數(shù)據(jù)中，挖掘出頻繁一起出現(xiàn)的API組合，即頻繁項集。在許多Java項目的文件操作代碼中，“FileInputStream”“BufferedReader”和“FileReader”這三個API經(jīng)常同時出現(xiàn)，形成一個頻繁項集。這些頻繁項集反映了API之間更深層次的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為模型的學習提供了更豐富的知識。通過這兩種技術(shù)的協(xié)同作用，模型建立模塊能夠構(gòu)建出一個準確、高效的API推薦模型，為開發(fā)人員提供可靠的推薦依據(jù)。推薦列表生成模塊基于模型建立模塊學習到的API使用模式，根據(jù)當前的編程上下文，生成個性化的API推薦列表。當開發(fā)人員輸入一段代碼時，該模塊首先從上下文抽取模塊獲取相關(guān)的上下文信息，然后將這些信息輸入到已經(jīng)建立好的推薦模型中。模型根據(jù)學習到的模式和規(guī)則，計算出每個API被推薦的概率，并按照概率大小對API進行排序，最終生成一個包含多個推薦API的列表。如果開發(fā)人員正在編寫一個涉及文件讀取的功能，并且已經(jīng)輸入了“FileInputStream”，推薦列表生成模塊就會根據(jù)模型的學習結(jié)果，推薦出“BufferedReader”“readLine”等相關(guān)的API，并按照推薦的可能性從高到低進行排序，展示給開發(fā)人員。模型自更新模塊是AUPLearner的一大特色，它使整個框架能夠適應(yīng)不斷變化的軟件開發(fā)環(huán)境。該模塊實時監(jiān)測新的代碼數(shù)據(jù)和開發(fā)需求的變化，一旦檢測到新的API使用模式或流行趨勢，就會自動觸發(fā)模型的更新過程。它會從新的代碼數(shù)據(jù)中抽取上下文信息，運用頻繁項挖掘算法發(fā)現(xiàn)新的頻繁項集，然后將這些新的知識融入到已有的推薦模型中，調(diào)整模型的參數(shù)和規(guī)則。當新的開發(fā)框架發(fā)布，其中引入了新的API和使用方式時，模型自更新模塊能夠迅速學習這些新內(nèi)容，并更新推薦模型，確保推薦結(jié)果始終保持時效性和準確性。模型自更新模塊還會定期對模型進行評估和優(yōu)化，根據(jù)評估結(jié)果對模型進行進一步的調(diào)整和改進，以提高模型的性能和推薦質(zhì)量。3.5核心步驟詳解3.5.1抽取API上下文為了實現(xiàn)上下文敏感的API推薦，精準抽取API上下文信息是關(guān)鍵的第一步。在AUPLearner中，主要借助靜態(tài)分析技術(shù)來完成這一任務(wù)。靜態(tài)分析技術(shù)通過對程序源代碼進行全面細致的詞法、語法和語義分析，構(gòu)建出抽象語法樹（AST），這是理解程序結(jié)構(gòu)和語義的重要工具。在構(gòu)建AST的過程中，能夠清晰地識別出代碼中的各類元素，如變量、函數(shù)、類等，并深入分析它們之間錯綜復(fù)雜的關(guān)系。在一個Java項目中，對于一個包含文件讀取功能的類，通過靜態(tài)分析生成的AST，可以準確地確定該類中用于存儲文件路徑的變量聲明位置，以及調(diào)用文件讀取API的函數(shù)定義和參數(shù)傳遞情況。通過分析AST中節(jié)點之間的連接關(guān)系，能夠梳理出函數(shù)之間的調(diào)用層級和數(shù)據(jù)傳遞路徑，從而獲取豐富的上下文結(jié)構(gòu)信息。除了AST，控制流圖（CFG）也是靜態(tài)分析中的重要手段。CFG以圖形化的方式展示了程序中各個基本塊之間的控制轉(zhuǎn)移關(guān)系，即程序的執(zhí)行路徑。通過分析CFG，可以明確在不同條件下，程序會如何跳轉(zhuǎn)和執(zhí)行不同的代碼分支。在一個涉及用戶登錄驗證的代碼中，CFG能夠清晰地展示出驗證成功和失敗時，程序分別會執(zhí)行哪些代碼塊，以及相應(yīng)的API調(diào)用情況。這對于理解程序在不同執(zhí)行路徑下的上下文信息至關(guān)重要，能夠幫助推薦系統(tǒng)更準確地預(yù)測開發(fā)人員在特定執(zhí)行路徑下可能需要的API。數(shù)據(jù)流分析同樣在抽取API上下文中發(fā)揮著重要作用。它專注于追蹤數(shù)據(jù)在程序中的流動軌跡，分析變量的定義、使用和傳播情況。在分析一個數(shù)據(jù)處理模塊的代碼時，數(shù)據(jù)流分析可以確定數(shù)據(jù)從輸入到輸出的整個處理流程中，各個變量的值是如何變化的，以及這些變量與API調(diào)用之間的關(guān)聯(lián)。如果一個變量在經(jīng)過一系列的數(shù)據(jù)處理操作后，作為參數(shù)傳遞給了某個API，那么數(shù)據(jù)流分析就能夠捕捉到這種關(guān)聯(lián)關(guān)系，為推薦系統(tǒng)提供更詳細的上下文信息。通過數(shù)據(jù)流分析，還可以發(fā)現(xiàn)一些潛在的錯誤和異常情況，如未初始化的變量被使用等，這對于推薦系統(tǒng)理解代碼的正確性和可靠性也具有重要意義。通過綜合運用靜態(tài)分析技術(shù)，包括構(gòu)建AST、分析CFG和進行數(shù)據(jù)流分析，AUPLearner能夠全面、深入地抽取API上下文信息。這些豐富的上下文信息不僅包含了代碼的結(jié)構(gòu)和語義，還涵蓋了程序的執(zhí)行路徑和數(shù)據(jù)流動情況，為后續(xù)的API推薦模型提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使得推薦系統(tǒng)能夠更好地理解開發(fā)人員的編程意圖，從而推薦出更符合實際需求的API。3.5.2建立API推薦模型建立高效準確的API推薦模型是AUPLearner方法的核心環(huán)節(jié)之一，該模型綜合運用N-Gram語言模型和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，從大量的代碼數(shù)據(jù)中學習API的使用模式和規(guī)律。N-Gram語言模型在API推薦模型中主要用于捕捉API調(diào)用序列中的局部模式。其基本原理基于馬爾可夫假設(shè)，即假設(shè)一個API的出現(xiàn)概率僅依賴于它前面出現(xiàn)的N-1個API。在實際應(yīng)用中，通常會考慮二元組（Bigram，N=2）和三元組（Trigram，N=3）的情況。對于Bigram模型，它通過分析相鄰API之間的共現(xiàn)概率來進行預(yù)測。在眾多的數(shù)據(jù)庫操作代碼中，經(jīng)常會出現(xiàn)“Connection.prepareStatement”緊接著“ResultSet.executeQuery”的情況。通過對大量此類代碼數(shù)據(jù)的學習，Bigram模型可以計算出在“Connection.prepareStatement”出現(xiàn)的情況下，“ResultSet.executeQuery”出現(xiàn)的概率。當開發(fā)人員輸入“Connection.prepareStatement”時，模型就可以根據(jù)這個概率，將“ResultSet.executeQuery”作為一個可能的推薦API提供給開發(fā)人員。Trigram模型則考慮了前兩個API對當前API的影響，能夠捕捉到更復(fù)雜的局部模式。在一個涉及事務(wù)處理的數(shù)據(jù)庫操作場景中，可能存在“Connection.setAutoCommit(false)”“Statement.executeUpdate”“Cmit”這樣的三元組模式。Trigram模型通過學習這種模式，當開發(fā)人員已經(jīng)輸入了前兩個API時，能夠更準確地預(yù)測并推薦出“Cmit”。通過對大量代碼數(shù)據(jù)的分析和學習，N-Gram語言模型可以快速捕捉到常見的API使用模式，為API推薦提供初步的依據(jù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中的Apriori算法在API推薦模型中起著至關(guān)重要的作用，它主要用于發(fā)現(xiàn)代碼中頻繁一起出現(xiàn)的API組合，即頻繁項集。在實際編程中，某些API經(jīng)常會一起被使用來完成特定的功能。在許多Java項目的圖形繪制功能代碼中，“Graphics.drawLine”“Graphics.setColor”和“Graphics.fillRect”這三個API經(jīng)常同時出現(xiàn)，形成一個頻繁項集。Apriori算法通過對大量代碼數(shù)據(jù)的掃描和分析，能夠挖掘出這些頻繁項集，從而揭示API之間更深層次的關(guān)聯(lián)關(guān)系。Apriori算法的具體實現(xiàn)過程包括生成候選集和頻繁項集的挖掘兩個主要步驟。在生成候選集階段，算法從長度為1的項集開始，逐步生成更長的候選集。首先生成所有單個API的候選集，然后根據(jù)這些候選集在數(shù)據(jù)集中的出現(xiàn)頻率，篩選出頻繁1-項集。接著，利用頻繁1-項集生成候選2-項集，以此類推。在挖掘頻繁項集階段，算法通過再次掃描數(shù)據(jù)集，統(tǒng)計每個候選集的支持度，即該候選集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。如果一個候選集的支持度達到或超過預(yù)先設(shè)定的支持度閾值，那么這個候選集就被認為是一個頻繁項集。假設(shè)支持度閾值設(shè)定為0.3，而“Graphics.drawLine，Graphics.setColor”這個候選集在數(shù)據(jù)集中的出現(xiàn)頻率為0.35，那么它就被認定為一個頻繁2-項集。通過不斷重復(fù)生成候選集和挖掘頻繁項集的過程，Apriori算法可以逐步找到所有滿足支持度閾值的頻繁項集。在得到頻繁項集后，Apriori算法進一步挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則的形式為“X→Y”，表示如果頻繁項集X出現(xiàn)，那么頻繁項集Y也很可能出現(xiàn)。對于頻繁項集“Graphics.drawLine，Graphics.setColor，Graphics.fillRect”，可以生成關(guān)聯(lián)規(guī)則“Graphics.drawLine，Graphics.setColor→Graphics.fillRect”。為了評估關(guān)聯(lián)規(guī)則的可靠性和實用性，通常使用置信度和提升度等指標。置信度表示在出現(xiàn)X的情況下，Y出現(xiàn)的概率。對于關(guān)聯(lián)規(guī)則“Graphics.drawLine，Graphics.setColor→Graphics.fillRect”，置信度的計算公式為：置信度=P(Graphics.drawLine，Graphics.setColor，Graphics.fillRect)/P(Graphics.drawLine，Graphics.setColor)。如果這個置信度值較高，說明當開發(fā)人員使用“Graphics.drawLine”和“Graphics.setColor”時，使用“Graphics.fillRect”的可能性很大。提升度則用于衡量X和Y之間的相關(guān)性，如果提升度大于1，說明X和Y之間存在正相關(guān)關(guān)系，即X的出現(xiàn)會增加Y出現(xiàn)的概率。通過將N-Gram語言模型和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法相結(jié)合，AUPLearner的API推薦模型能夠從不同角度學習API的使用模式，充分挖掘API之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。N-Gram語言模型提供了基于局部上下文的預(yù)測能力，而關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法則揭示了API之間更深層次的頻繁共現(xiàn)關(guān)系。這兩種技術(shù)相互補充，使得推薦模型能夠更準確地預(yù)測開發(fā)人員在特定編程上下文中可能需要的API，為開發(fā)人員提供更優(yōu)質(zhì)的推薦服務(wù)。3.5.3生成API推薦列表在完成API上下文抽取和推薦模型建立后，生成API推薦列表是將模型學習成果轉(zhuǎn)化為實際推薦服務(wù)的關(guān)鍵步驟。該過程基于推薦模型所學習到的API使用模式和關(guān)聯(lián)關(guān)系，結(jié)合當前的編程上下文，為開發(fā)人員生成個性化且有序的API推薦列表。當開發(fā)人員在編寫代碼時，輸入的代碼片段會首先被上下文抽取模塊進行分析，獲取詳細的上下文信息。這些上下文信息包括代碼中已有的變量聲明、函數(shù)調(diào)用關(guān)系以及當前的語義環(huán)境等。在一個Java項目中，若開發(fā)人員正在編寫一個涉及文件操作的功能，上下文抽取模塊會識別出與文件相關(guān)的變量，如文件路徑變量，以及已經(jīng)調(diào)用的文件操作API，如“FileInputStream”的使用。這些上下文信息將作為輸入傳遞給已經(jīng)建立好的API推薦模型。推薦模型根據(jù)接收到的上下文信息，運用N-Gram語言模型和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法所學習到的知識，計算每個潛在API被推薦的概率。N-Gram語言模型通過分析上下文信息中已有的API序列，結(jié)合其學習到的相鄰API共現(xiàn)概率，預(yù)測下一個可能出現(xiàn)的API及其概率。如果在上下文信息中已經(jīng)出現(xiàn)了“FileInputStream”，根據(jù)N-Gram模型學習到的模式，“read”或“close”等API可能具有較高的出現(xiàn)概率。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法則通過挖掘上下文信息中與已出現(xiàn)API相關(guān)的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則，進一步確定推薦API的概率。如果在歷史代碼數(shù)據(jù)中，“FileInputStream”“BufferedReader”和“readLine”經(jīng)常一起出現(xiàn)形成頻繁項集，且存在關(guān)聯(lián)規(guī)則“FileInputStream，BufferedReader→readLine”，那么當上下文信息中出現(xiàn)“FileInputStream”時，“readLine”也會被賦予較高的推薦概率。在計算出每個潛在API的推薦概率后，需要對這些API進行排序，以生成最終的推薦列表。排序策略通常基于推薦概率的大小，將概率較高的API排在列表的前面，概率較低的API排在后面。這樣，開發(fā)人員首先看到的是最有可能滿足其當前編程需求的API推薦。為了進一步提高推薦列表的實用性和針對性，還可以考慮其他因素進行排序。可以根據(jù)API的流行度進行排序，將在實際項目中被廣泛使用的API排在更前面，因為這些API通常經(jīng)過了更多的實踐檢驗，具有更高的可靠性和通用性。還可以結(jié)合API的文檔完整性和易用性進行排序，將文檔豐富、易于使用的API優(yōu)先推薦給開發(fā)人員，幫助他們更快地掌握和使用這些API。生成API推薦列表是一個綜合考慮編程上下文、推薦模型學習成果以及多種排序因素的過程。通過這一過程，AUPLearner能夠為開發(fā)人員提供一份準確、實用且個性化的API推薦列表，幫助他們在軟件開發(fā)過程中更高效地選擇和使用合適的API，從而提高開發(fā)效率和軟件質(zhì)量。3.5.4推薦模型自更新推薦模型的自更新機制是AUPLearner方法能夠適應(yīng)不斷變化的軟件開發(fā)環(huán)境，保持推薦準確性和時效性的關(guān)鍵所在。隨著新的API不斷涌現(xiàn)、開發(fā)框架的持續(xù)更新以及開發(fā)人員編程習慣的動態(tài)變化，推薦模型需要能夠自動學習新的知識，調(diào)整自身的參數(shù)和規(guī)則，以確保推薦結(jié)果始終符合實際的編程需求。AUPLearner的推薦模型自更新機制主要基于對新代碼數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和分析。系統(tǒng)會實時監(jiān)控新的代碼庫、開源項目以及開發(fā)人員提交的代碼更新，一旦發(fā)現(xiàn)有新的代碼數(shù)據(jù)流入，就會立即觸發(fā)自更新流程。在獲取新的代碼數(shù)據(jù)后，首先會通過上下文抽取模塊對這些數(shù)據(jù)進行全面的分析，提取其中的API上下文信息。這一過程與前面介紹的抽取API上下文的方法相同，通過靜態(tài)分析技術(shù)構(gòu)建抽象語法樹、分析控制流圖和數(shù)據(jù)流，獲取代碼中的變量、函數(shù)、類等元素以及它們之間的關(guān)系?；诔槿〉降男律舷挛男畔ⅲ\用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中的Apriori算法，從新數(shù)據(jù)中挖掘出新的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。在新的代碼數(shù)據(jù)中，可能會出現(xiàn)一些之前未被發(fā)現(xiàn)的API組合和使用模式。在新的移動開發(fā)框架中，可能引入了一些新的API，這些API與舊有的API一起形成了新的頻繁項集。Apriori算法通過對新數(shù)據(jù)的掃描和分析，能夠發(fā)現(xiàn)這些新的頻繁項集，并生成相應(yīng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。例如，在新的移動開發(fā)框架中，可能發(fā)現(xiàn)“NewAPI1”“OldAPI2”和“OldAPI3”經(jīng)常一起出現(xiàn)，形成一個新的頻繁項集，并且可以生成關(guān)聯(lián)規(guī)則“NewAPI1，OldAPI2→OldAPI3”。將新挖掘到的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則融入到已有的推薦模型中，對模型的參數(shù)和規(guī)則進行更新。在更新過程中，會重新計算N-Gram語言模型中API的共現(xiàn)概率，以及關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度和提升度等指標。如果新挖掘到的關(guān)聯(lián)規(guī)則“NewAPI1，OldAPI2→OldAPI3”的置信度較高，那么在推薦模型中，當出現(xiàn)“NewAPI1”和“OldAPI2”時，推薦“OldAPI3”的概率就會相應(yīng)提高。通過不斷地將新的知識融入到推薦模型中，模型能夠逐漸適應(yīng)新的API使用模式和開發(fā)需求，從而提供更準確的推薦結(jié)果。為了確保自更新后的推薦模型性能得到提升，還需要對更新后的模型進行評估和優(yōu)化。評估過程通常使用一些預(yù)先設(shè)定的測試數(shù)據(jù)集，通過比較更新前后模型在這些測試數(shù)據(jù)集上的推薦準確率、召回率等指標，來判斷模型的性能變化。如果發(fā)現(xiàn)更新后的模型在某些指標上出現(xiàn)了下降，就需要進一步分析原因，可能是新數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，也可能是更新過程中參數(shù)調(diào)整不當。針對這些問題，可以采取相應(yīng)的優(yōu)化措施，如重新清洗和預(yù)處理新數(shù)據(jù)，調(diào)整模型的更新參數(shù)等，以確保推薦模型始終保持在最佳的推薦狀態(tài)。推薦模型自更新機制使得AUPLearner能夠自動學習新的知識，適應(yīng)軟件開發(fā)環(huán)境的動態(tài)變化。通過實時監(jiān)測新代碼數(shù)據(jù)、挖掘新的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則以及對模型進行評估和優(yōu)化，推薦模型能夠不斷進化，為開發(fā)人員提供更貼合實際需求的API推薦服務(wù)，從而提高軟件開發(fā)的效率和質(zhì)量。3.6計算實例展示為了更直觀地展示AUPLearner方法的運行過程和效果，下面通過一個具體的代碼實例進行詳細說明。假設(shè)我們正在開發(fā)一個Java項目，該項目涉及文件讀取和數(shù)據(jù)處理的功能。首先，給出一段示例代碼：importjava.io.BufferedReader;importjava.io.FileReader;importjava.io.IOException;publicclassFileProcessor{publicstaticvoidmain(String[]args){StringfilePath="example.txt";try{FileReaderfileReader=newFileReader(filePath);BufferedReaderbufferedReader=newBufferedReader(fileReader);Stringline;while((line=bufferedReader.readLine())!=null){//這里進行數(shù)據(jù)處理System.out.println(line);}bufferedReader.close();fileReader.close();}catch(IOExceptione){e.printStackTrace();}}}在這個代碼實例中，涉及到的API調(diào)用序列為：FileReader.FileReader(String)、BufferedReader.BufferedReader(FileReader)、BufferedReader.readLine()、BufferedReader.close()、FileReader.close()。接下來，展示AUPLearner方法的各個步驟在這個實例中的具體運行過程：抽取API上下文：通過靜態(tài)分析技術(shù)，對上述代碼進行分析。構(gòu)建抽象語法樹（AST）后，可以清晰地看到FileReader和BufferedReader類的使用，以及它們之間的關(guān)系，即BufferedReader的構(gòu)造函數(shù)接受FileReader對象作為參數(shù)。分析控制流圖（CFG）可知，在try塊中，先創(chuàng)建FileReader對象，再創(chuàng)建BufferedReader對象，然后進行逐行讀取操作，最后關(guān)閉兩個流，這體現(xiàn)了程序的執(zhí)行順序。數(shù)據(jù)流分析則揭示了filePath變量從聲明到作為參數(shù)傳遞給FileReader構(gòu)造函數(shù)的過程，以及數(shù)據(jù)在BufferedReader.readLine()方法中的流動情況。建立API推薦模型：N-Gram語言模型：以二元組（Bigram）為例，分析代碼中的API調(diào)用序列，發(fā)現(xiàn)FileReader.FileReader(String)和BufferedReader.BufferedReader(FileReader)經(jīng)常相鄰出現(xiàn)。通過對大量類似代碼數(shù)據(jù)的學習，N-Gram模型可以計算出在FileReader.FileReader(String)出現(xiàn)的情況下，BufferedReader.BufferedReader(FileReader)出現(xiàn)的概率。假設(shè)在訓練數(shù)據(jù)中，這兩個API相鄰出現(xiàn)的次數(shù)為100次，而FileReader.FileReader(String)出現(xiàn)的總次數(shù)為120次，那么條件概率P(BufferedReader.BufferedReader(FileReader)|FileReader.FileReader(String))就可以估計為100/120≈0.83。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法（Apriori算法）：對代碼數(shù)據(jù)進行分析，挖掘頻繁項集。在眾多涉及文件讀取的代碼中，發(fā)現(xiàn)FileReader、BufferedReader和BufferedReader.readLine()經(jīng)常一起出現(xiàn)，形成一個頻繁項集。通過Apriori算法的計算，假設(shè)支持度閾值設(shè)定為0.3，而這個頻繁項集在數(shù)據(jù)集中的出現(xiàn)頻率為0.35，滿足支持度閾值，因此被認定為一個頻繁項集。進一步挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，對于這個頻繁項集，可以生成關(guān)聯(lián)規(guī)則FileReader,BufferedReader→BufferedReader.readLine()。計算該關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度，假設(shè)P(FileReader,BufferedReader,BufferedReader.readLine())的概率為0.3，P(FileReader,BufferedReader)的概率為0.35，那么置信度=0.3/0.35≈0.86。生成API推薦列表：當開發(fā)人員在編寫代碼時，輸入了FileReaderfileReader=newFileReader(filePath);這一行代碼后，上下文抽取模塊獲取到相關(guān)的上下文信息，將其傳遞給推薦模型。推薦模型根據(jù)N-Gram語言模型和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法所學習到的知識，計算每個潛在API被推薦的概率。由于N-Gram模型學習到FileReader.FileReader(String)和BufferedReader.BufferedReader(FileReader)的相鄰共現(xiàn)模式，以及關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘出的FileReader,BufferedReader→BufferedRead