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應(yīng)用程序接口（ Application Programming Interfaces，API）在現(xiàn)代軟件開發(fā)中起著重要的作用，開發(fā)人員經(jīng)常需要為他們的編程任務(wù)搜索合適的API。但是隨著信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，APⅠ參考文檔變得越發(fā)龐大，傳統(tǒng)的搜索方式會因為互聯(lián)網(wǎng)上的冗佘和錯誤信息給工程師的查詢帶來不便。與此同時，由于編程任務(wù)的自然語言描述與API文檔中的描述之間存在詞匯和知識上的差距，很難找到合適的APⅠ?；谶@些問題，提出一種融合領(lǐng)域知識的APⅠ推薦算法 ARDSQ（ Recommendation base onDocumentation and Solved Question）。 ARDSQ能夠根據(jù)工程師對某個功能的自然語言描述去知識庫里檢索到最為貼近的APⅠ。實驗表明，與兩種先進(jìn)的API推薦算法（ BIKER， Deepapilearning）比較， ARDSQ在推薦系統(tǒng)關(guān)鍵評價指數(shù)（Hit-nMRR，MAP）上都有較大的優(yōu)勢。
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