API Dataset

该数据集是从http://www.programmableweb.com爬取的API列表，包含12,879个API记录，每个记录有19个字段，如api_name、api_url等。

本数据集源自于http://www.programmableweb.com所爬取的API清单，其中收录了共计12,879条API记录，每条记录详尽地包含了19个字段，诸如api_name（API名称）、api_url（API网址）等。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• Web_APIs.txt

数据集内容

• 包含12,879个API的列表

数据集字段

1. api_name
2. api_url
3. api_tags
4. api_desc
5. api_primary_category
6. api_secondary_categories
7. api_date
8. ssl_support
9. authentication_model
10. request_data_format
11. response_data_format
12. api_version
13. api_num_sdks
14. api_num_how_tos
15. api_num_sample_codes
16. api_num_libraries
17. api_num_developers
18. api_num_followers
19. api_num_comments

数据集引用

• 引用文献：
  • Fletcher, Kenneth. "Regularizing matrix factorization with implicit user preference embeddings for web API recommendation." 2019 IEEE International Conference on Services Computing (SCC). IEEE, 2019.
  • Fletcher, Kenneth K. "A quality-aware web API recommender system for mashup development." International Conference on Services Computing. Springer, 2019.
  • Fletcher, Kenneth K. "A quality-based web API selection for mashup development using affinity propagation." International conference on services computing. Springer, 2018.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

API数据集是通过网络爬虫技术从ProgrammableWeb网站上抓取的数据构建而成。该数据集包含了2018年3月期间收集的12,879个API的详细信息，每个API记录包含19个字段，这些字段以制表符分隔，涵盖了API的名称、URL、标签、描述、主要类别、次要类别、提交日期、SSL支持、认证模型、请求数据格式、响应数据格式、API版本、SDK数量、教程数量、示例代码数量、库数量、开发者数量、关注者数量以及用户评论数量等。

特点

该数据集的特点在于其全面性和详细性，每个API记录不仅包含了基本的信息，如名称和URL，还提供了丰富的元数据，如认证模型、数据格式、版本信息等。此外，数据集还包含了API的使用统计信息，如开发者数量、关注者数量和用户评论数量，这些信息对于研究API的流行度和用户偏好具有重要价值。数据集的结构化格式便于进行数据分析和挖掘，适用于API推荐系统、质量评估和Mashup开发等领域的研究。

使用方法

使用该数据集时，研究人员可以通过分析API的元数据和统计信息，进行API推荐、质量评估和Mashup开发等研究。数据集的结构化格式便于导入到数据分析工具中进行进一步处理。在使用该数据集时，需引用相关的学术论文，以确保研究的学术性和透明性。数据集的使用不仅限于学术研究，还可应用于企业级API管理和开发实践，帮助开发者更好地理解和选择适合的API。

背景与挑战

背景概述

API Dataset 是一个从 programmableweb.com 网站爬取的数据集，创建于2018年3月，主要研究人员为 Kenneth Fletcher。该数据集包含12,879个API的详细记录，每个记录包含19个字段，涵盖了API的名称、URL、标签、描述、分类、支持的功能（如SSL支持、认证模型）、数据格式、版本信息以及开发者使用情况等。该数据集的核心研究问题在于如何通过API的属性和使用情况，推荐适合的API用于Mashup开发。该数据集在服务计算领域具有重要影响力，特别是在API推荐系统和Mashup开发研究中，为相关研究提供了丰富的数据支持。

当前挑战

API Dataset 所解决的领域问题主要集中在API推荐系统的构建与优化上，挑战在于如何从海量的API中选择最适合的API组合以满足特定开发需求。构建该数据集的过程中，研究人员面临的主要挑战包括数据的爬取与清洗，特别是如何确保API信息的完整性和准确性。此外，API的多样性和复杂性也增加了数据处理的难度，例如如何有效分类和标注API的功能与用途。最后，API的使用情况数据（如开发者数量、评论数量等）的动态变化也为数据集的构建和维护带来了挑战。

常用场景

经典使用场景

API Dataset 数据集广泛应用于Web API推荐系统的研究中。研究者通过分析API的名称、URL、标签、描述、分类、支持的功能等字段，构建推荐模型，帮助开发者快速找到适合其项目需求的API。该数据集为API推荐算法提供了丰富的特征信息，使得推荐系统能够基于API的功能、使用频率、开发者反馈等多维度数据进行精准推荐。

实际应用

在实际应用中，API Dataset 数据集被广泛用于构建智能API推荐平台，帮助开发者在海量API中快速定位所需资源。例如，企业可以利用该数据集开发内部API管理工具，优化API的发现和使用流程。此外，该数据集还被用于API市场的分析，帮助平台运营者了解API的使用趋势和开发者偏好，从而优化API的分类和推广策略。

衍生相关工作

基于API Dataset 数据集，研究者们提出了多项经典工作。例如，Fletcher等人开发了基于隐式用户偏好嵌入的矩阵分解模型，显著提升了API推荐的准确性。此外，他们还提出了基于质量的API推荐系统，利用亲和传播算法进行API选择，为Mashup开发提供了高质量的API组合方案。这些工作不仅推动了API推荐领域的研究进展，也为实际应用提供了重要的技术支撑。