近日，我校PRiSE研究团队王勇教授指导的21级硕士研究生陈林俊的最新研究成果被《Automated Software Engineering》（简称ASEJ）录用。ASEJ是1994年Springer US出版的软件工程领域知名期刊，刊期为Quarterly。据最新LetPub显示，ASEJ年文章数为61篇。目前，ASEJ为中科院软件工程小类1区，CCF B类。该研究成果标志我校软件工程学科硕士研究生培养取得新进展。
针对API推荐问题，该研究成果从提示学习的角度提供相应的解决方案，提出了一种可视化用户查询的真实意愿从而提升API推荐的方法（PTAPI）。编程新手在代码开发过程中，当通过自然语言描述搜寻需要的API时，该方法可以帮助其更精准、快速的找到正确答案。
（PTAPI整体框架流程图）
具体来说，该研究采用用户查询增强的方法，首先通过用户的查询搜寻Stack Overflow中相似的帖子，用户根据帖子的标题选取最符合自己意愿的作为提示。然后，将得到的提示与用户初始输入合并成新的查询。最后，新生成的问题与Stack Overflow帖子和API官方文档双信息源计算相似度，在两者综合得分下得到最后的候选API序列。该研究具有重要理论研究意义和实际应用价值，为API推荐提供了一种崭新的思路。
（文/图：陈林俊；审核：王勇）