Improving android applications searching and browsing by using information retrieval and static bytecode analysis

Abstract

Abstract. A plethora of mobile applications have been developed to satisfy users needs. These applications help users to complete different activities like read books, access to bank accounts, listening to music, write notes, translate text, among others. All the applications are usually published on mobile markets, in which users can download the binary/byte-code that will be executed on the device. These markets provides information such as application description, rating, and related applications that is used when users perform a search. Nonetheless, most of the applications search engines only use textual information extracted from descriptions, applications names, software documentation, and source code. This thesis presents an approach that uses byte-code information such as sensors, permissions, and intents from Android APKs to augment the data that is used to perform the search. We surveyed 9 mobile developers to evaluate the effectiveness of our approach comparing it with other two search engines. As a result we obtained that there is no significant difference in the values of confidence level, precision, and normalized discounted cumulative gain compare to the other search engines. In addition we provided an in-depth analysis to validate and give reasoning about the obtained results.

Un gran número de aplicaciones móviles se han desarrollado para satisfacer las necesidades de los usuarios. Estas aplicaciones ayudan a los usuarios a completar diferentes actividades como leer libros, acceder a cuentas bancarias, escuchar música, escribir notas, traducir texto, entre otras. Todas las aplicaciones se publican por lo general en mercados de aplicaciones móviles, en los cuales los usuarios pueden descargar el código binario que se ejecutaría en el dispositivo. Estos mercados de aplicaciones proporcionan información como la descripción de la aplicación, clasificación y aplicaciones relacionadas que es usada cuando los usuarios realizan una búsqueda. Sin embargo, la mayoría de los motores de búsqueda de aplicaciones solo utilizan la información textual extraída de las descripciones, los nombres de las aplicaciones, la documentación del software y el código fuente. Esta tesis presenta un enfoque que utiliza la información de código binario tales como sensores, permisos e “intents” de archivos APK de Android para aumentar los datos que se utilizan para realizar la búsqueda. Se encuestó a 9 desarrolladores móviles para evaluar la efectividad de nuestro enfoque comparándolo con otros dos motores de búsqueda. Como resultado se obtuvo que no hay diferencia significativa en los valores de nivel de confianza, la precisión, y el normalizado de ganancia acumulada comparada con los otros motores de búsqueda. Además, se provee un análisis en profundidad para validar y dar el razonamiento sobre los resultados obtenidos.