语言 based API queries. Second, there is a need to present the relationships between target APIs and their related code snippets to facilitate users’ understanding of API implementation logic and usage scenarios. To address these challenges, this paper proposes a novel method for software project source code retrieval based on graph embedding.
源代码检索在软件工程中的重要性不言而喻，它涉及到了API的查找与重用。API（应用程序接口）是软件系统间交互的关键，能够使开发者通过预定义的函数和方法访问特定的功能或数据。随着软件项目的规模和复杂性增加，如何高效、准确地找到所需的API变得尤为关键。
本文提出的基于图嵌入的源代码检索方法，首先自动构建软件项目源代码的代码结构图。这种代码结构图能够体现代码间的依赖关系，包括类与类、方法与方法的调用等。然后，利用图嵌入技术对源代码进行信息表示。图嵌入是一种将图的节点和边映射到低维向量空间的技术，它能够保持图的拓扑结构和局部信息，便于后续的分析和检索。
在用户输入自然语言查询时，这种方法能够返回与查询相关的API及其关联代码构成的连通代码子图。这种方式不仅提高了API检索的准确性，还帮助用户快速理解API的上下文和使用方式，从而提升开发效率。
实验部分，论文以Apache Lucene和POI两个开源项目为例，结果显示，与基于最短路径的方法相比，该方法在检索结果的F1值上有10%的提升，并且显著减少了平均响应时间。这表明，基于图嵌入的检索方法在处理大规模、复杂软件项目时具有更高的效率和准确性。
此外，该方法的应用也扩展到了软件维护和演化场景，因为它可以帮助开发者快速定位和理解代码的修改历史，以及不同版本间的差异，从而提升软件维护的质量和速度。
基于图嵌入的软件项目源代码检索方法为解决大规模软件项目中的API检索和代码理解提供了新的思路。通过构建代码结构图和应用图嵌入技术，它能够有效提升检索效率和准确性，对于推动软件工程领域的研究和技术进步具有重要意义。
