Generating API Call Rules from Version History and Stack Overflow Posts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Researchers have shown that related functions can be mined from groupings of functions found in the version history of a system. Our first contribution is to expand this approach to a community of applications and set of similar applications. Android developers use a set of application programming interface (API) calls when creating apps. These API calls are used in similar ways across multiple applications. By clustering co-changing API calls used by 230 Android apps across 12k versions, we are able to predict the API calls that individual app developers will use with an average precision of 75% and recall of 22%. When we make predictions from the same category of app, such as Finance, we attain precision and recall of 81% and 28%, respectively. Our second contribution can be characterized as “programmers who discussed these functions were also interested in these functions.” Informal discussions on Stack Overflow provide a rich source of information about related API calls as developers provide solutions to common problems. By grouping API calls contained in each positively voted answer posts, we are able to create rules that predict the calls that app developers will use in their own apps with an average precision of 66% and recall of 13%. For comparison purposes, we developed a baseline by clustering co-changing API calls for each individual app and generated association rules from them. The baseline predicts API calls used by app developers with a precision and recall of 36% and 23%, respectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle