集成开发环境（IDE）提供工具支持，以自动化许多源代码编辑任务。传统上，IDE仅使用空间上下文，即开发人员正在编辑的位置来生成候选编辑建议。但是，仅空间上下文通常不足以自信地预测开发人员的下一个编辑，因此IDE在某个位置会产生许多建议。因此，IDE通常不会主动提供建议，而是需要单击特定图标或菜单，然后从大量潜在建议列表中进行选择。结果，开发人员通常会错过使用工具支持的机会，因为他们不知道它存在或忘记使用它。为了更好地理解开发人员行为中的常见模式并产生更好的编辑建议，我们还可以使用时间上下文，即开发人员最近执行的编辑。为了启用基于时间上下文的编辑建议，我们提出了《守望先锋》，这是一种从IDE中执行的开发人员编辑痕迹学习编辑序列模式的新颖技术。我们的实验表明，《守望先锋》具有78％的精度，守望先锋不仅完成了开发人员错过使用IDE工具支持的机会，而且还预测了在IDE中没有工具支持的新编辑。
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In the Priority $k$-Center problem, the input consists of a metric space $(X,d)$, an integer $k$, and for each point $v \in X$ a priority radius $r(v)$. The goal is to choose $k$-centers $S \subseteq X$ to minimize $\max_{v \in X} \frac{1}{r(v)} d(v,S)$. If all $r(v)$'s are uniform, one obtains the $k$-Center problem. Plesn\'ik [Plesn\'ik, Disc. Appl. Math. 1987] introduced the Priority $k$-Center problem and gave a $2$-approximation algorithm matching the best possible algorithm for $k$-Center. We show how the problem is related to two different notions of fair clustering [Harris et al., NeurIPS 2018; Jung et al., FORC 2020]. Motivated by these developments we revisit the problem and, in our main technical contribution, develop a framework that yields constant factor approximation algorithms for Priority $k$-Center with outliers. Our framework extends to generalizations of Priority $k$-Center to matroid and knapsack constraints, and as a corollary, also yields algorithms with fairness guarantees in the lottery model of Harris et al [Harris et al, JMLR 2019].
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