基于知识图谱嵌入的类比API推荐
软件工程
2023-08-23 v1
摘要
库迁移指通过使用不同的库而非当前库来重新实现相同软件行为，在软件演化中已被广泛观察到。库迁移的一个关键部分是找到能提供与当前API相同功能的类比API。然而，鉴于库/API数量庞大，人工寻找类比API可能非常耗时且易出错。研究者已开发多种自动化类比API推荐技术，其中基于文档的方法尤其引起了显著关注。尽管有潜力，这些方法存在局限性，例如对文档缺乏全面的语义理解以及可扩展性挑战。在本工作中，我们提出KGE4AR，一种新颖的基于文档的方法，利用知识图谱（KG）嵌入在库迁移过程中推荐类比API。具体而言，KGE4AR提出一种新颖的统一API知识图谱，以全面且结构化的方式表示文档中的三类知识，从而更好地捕获高层语义。此外，KGE4AR进而提出将统一API知识图谱嵌入为向量，实现更有效且可扩展的相似度计算。我们为35,773个Java库构建了KGE4AR的统一API知识图谱，并在两种API推荐场景（有目标库与无目标库）中评估它。我们的结果表明，在所有指标上KGE4AR在两种评估场景中均大幅优于最先进的基于文档的技术（例如，各场景中MRR分别提升47.1%–143.0%与11.7%–80.6%）。此外，我们探究了KGE4AR的可扩展性，证实其随库数量增长有效扩展。
引用
@article{arxiv.2308.11422,
title = {Recommending Analogical APIs via Knowledge Graph Embedding},
author = {Mingwei Liu and Yanjun Yang and Yiling Lou and Xin Peng and Zhong Zhou and Xueying Du and Tianyong Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.11422},
year = {2023}
}
备注
Accepted by FSE 2023