Bibliotheksmigration mit Wissensgraphen verbessern

Bibliotheksmigration in der Softwareentwicklung bedeutet, eine Bibliothek durch eine andere zu ersetzen, während das Verhalten der Software gleich bleibt. Ein wichtiger Teil dieses Prozesses ist es, eine ähnliche API (Application Programming Interface) zu finden, die die benötigte Funktionalität bietet. Aber bei so vielen verfügbaren Bibliotheken und APIS kann es mühsam und fehleranfällig sein, manuell die richtige zu finden. Forscher haben automatisierte Techniken entwickelt, um APIs zu empfehlen, insbesondere solche, die auf Dokumentationen basieren. Trotz ihrer potenziellen Vorteile haben diese Methoden Einschränkungen, wie zum Beispiel ein unvollständiges Verständnis der Dokumentationssemantik und Probleme mit der Skalierung.

#Problemstellung

Bibliotheksmigration ist während der Softwareentwicklung ganz normal. Entwickler stehen oft vor Herausforderungen, wenn bestehende Bibliotheken aus verschiedenen Gründen unbrauchbar werden. Dazu gehören Leistungsprobleme, Lizenzbeschränkungen oder fehlende Funktionen. In solchen Fällen müssen Entwickler neue Bibliotheken finden, die die Funktionalität der alten Bibliotheken replizieren. Veraltete Bibliotheken können die Qualität und Produktivität von Softwareprojekten negativ beeinflussen, da sich die Technologie schnell weiterentwickelt.

Um diese Herausforderungen zu meistern, wurden viele Methoden vorgeschlagen, um geeignete Zielbibliotheken oder APIs zu empfehlen. Diese Arbeit konzentriert sich besonders auf die Empfehlung analoger APIs. Verschiedene Quellen für diese Empfehlungen umfassen die Evolutionsgeschichte, Online-Interaktionen und API-Dokumentationen. Empfehlungen, die auf Dokumentationen basieren, sind besonders verlockend, da API-Dokumentationen weit verbreitet und einfach zu sammeln sind, während andere Informationsquellen schwieriger zu erhalten sein können.

#Einschränkungen bestehender Techniken

Bestehende methoden, die auf Dokumentationen basieren, berechnen die Ähnlichkeit zwischen Kandidaten-APIs und der Quell-API basierend auf Textübereinstimmungen. Die Hauptbeschränkungen dieser Techniken sind:

1. Unvollständige semantische Analyse: Die Methoden verlassen sich oft darauf, überlappende Tokens oder Phrasen zu finden, ohne den grösseren Kontext zu berücksichtigen. Das kann dazu führen, dass APIs falsch identifiziert werden, die unterschiedliche Zwecke erfüllen, aber ähnliche Beschreibungen haben.

2. Berechnungstechnische Herausforderungen: Aktuelle Techniken vergleichen typischerweise jedes API-Paar einzeln, was rechenintensiv sein kann, wenn man mit Tausenden von Kandidaten arbeitet.

#Vorgeschlagene Lösung

Um diese Einschränkungen anzugehen, präsentiert diese Arbeit einen neuen Ansatz, der Wissensgraph-Embedding zur Empfehlung analoger APIs nutzt. Die vorgeschlagene Methode erstellt einen einheitlichen API-Wissensgraphen, der auf Dokumentationen aus verschiedenen Bibliotheken basiert. Dieser Graph erfasst die strukturellen, funktionalen und konzeptionellen Beziehungen der APIs und ermöglicht eine genauere Darstellung der Informationen.

Der Ansatz funktioniert in zwei Hauptphasen:

1. Erstellung eines einheitlichen API-Wissensgraphen: In dieser Phase werden API-Elemente und ihre Beziehungen aus der API-Dokumentation extrahiert, um eine umfassende Datenbank zu erstellen.

2. Einbettung des Wissensgraphen: In der nächsten Phase wird der Wissensgraph in numerische Vektoren eingebettet, um effizientere Ähnlichkeitsberechnungen zu ermöglichen. So können ähnliche APIs schnell identifiziert werden, ohne dass mühsame paarweise Vergleiche nötig sind.

#Konstruktion des API-Wissensgraphen

Die Konstruktion des einheitlichen API-Wissensgraphen umfasst drei Hauptschritte:

1. Extraktion struktureller Kenntnisse: In diesem Schritt werden API-Elemente wie Pakete, Klassen, Methoden und ihre Beziehungen aus der Dokumentation extrahiert. Sie bilden das grundlegende Gerüst des Wissensgraphen.

2. Extraktion funktionaler Kenntnisse: Als Nächstes wird in die Funktionalitäten der API-Methoden eingetaucht, indem deren Namen und Beschreibungen analysiert werden. Das hilft, ein klareres Bild davon zu bekommen, was jede Methode macht.

3. Vervollständigung konzeptioneller Beziehungen: Schliesslich werden Konzeptbeziehungen hergestellt, indem API-Elemente und deren Beschreibungen analysiert werden. Dadurch können Konzepte über verschiedene Bibliotheken besser verknüpft werden.

#Schema des Wissensgraphen

Der einheitliche API-Wissensgraph umfasst verschiedene API-Elemente und ihre Beziehungen. Die Kernelemente sind:

• API-Elemente: Fundamentale Komponenten wie Bibliotheken, Pakete, Klassen, Schnittstellen, Methoden und deren Attribute.

• Strukturelle Beziehungen: Beziehungen, die definieren, wie API-Elemente verbunden sind, einschliesslich Vererbung und Methodendefinitionen.

#Wissensgraph-Embedding

Das Wissensgraph-Embedding ist entscheidend, um den einheitlichen API-Wissensgraphen in ein Format umzuwandeln, das effizient verarbeitet werden kann. Während dieser Phase wird jedes Element und jede Beziehung im Graphen als niederdimensionale Vektoren dargestellt. Diese Zuordnung ermöglicht schnelle Ähnlichkeitsbewertungen zwischen APIs.

#Vorteile des Wissensgraph-Embeddings

Der Einbettungsprozess bietet mehrere Vorteile:

1. Effiziente Ähnlichkeitsberechnung: Anstatt alle API-Paare mühsam zu vergleichen, ermöglicht das Embedding eine schnelle Auffindung ähnlicher APIs basierend auf ihren Vektor-Darstellungen.

2. Erhaltung semantischer Informationen: Der Einbettungsprozess bewahrt sowohl strukturelle als auch semantische Informationen innerhalb des Graphen, was für genaue Empfehlungen wichtig ist.

#Ableitung analoger API-Methoden

In dieser Phase wird eine rangierte Liste ähnlicher APIs für eine gegebene Quell-API-Methode abgerufen. Es funktioniert in zwei Schritten:

1. Auswahl der Kandidaten-APIs: Zuerst werden Kandidaten-APIs basierend auf ihrer Ähnlichkeit zur Quell-API-Methode identifiziert.

2. Neu-Rangierung der Kandidaten: Die finale Rangierung berücksichtigt die Ähnlichkeiten zwischen der Quell-API-Methode und den Nachbarn jeder Kandidaten-API, um die Genauigkeit der Empfehlungen zu verbessern.

#Bewertung der Effektivität

Zur Bewertung der vorgeschlagenen Methode werden verschiedene Metriken berücksichtigt, wie Mean Reciprocal Rank (MRR), Trefferquoten, Präzision und Recall. Die Bewertung wird in zwei Szenarien durchgeführt:

1. Wenn Zielbibliotheken angegeben sind.
2. Wenn keine Zielbibliotheken bereitgestellt werden.

#Experimentelle Ergebnisse

Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode existing Techniken in beiden Szenarien signifikant übertrifft.

#Effektivität mit Zielbibliotheken

Wenn Zielbibliotheken angegeben sind, zeigen die Ergebnisse erhebliche Verbesserungen in allen Metriken. Die vorgeschlagene Methode kann erfolgreich zwischen APIs mit ähnlichen Namen, aber unterschiedlichen Funktionalitäten unterscheiden, was vorige Methoden schwerfiel.

#Effektivität ohne Zielbibliotheken

Im Szenario ohne Zielbibliotheken zeigt sich, dass die vorgeschlagene Methode die bestehenden Techniken um einen bemerkenswerten Abstand übertrifft. Dies ist besonders offensichtlich bei APIs, die zu weniger beliebten Bibliotheken gehörten, da diese oft Herausforderungen für traditionelle Methoden darstellen.

#Skalierbarkeitsanalyse

Skalierbarkeit ist ein wichtiger Faktor in der Softwareentwicklung, besonders da die Anzahl der Bibliotheken und APIs weiter wächst. Die vorgeschlagene Methode zeigt eine robuste Skalierbarkeit und funktioniert gut, selbst wenn die Grösse des API-Wissensgraphen erheblich zunimmt. Das macht sie zu einer praktischen Lösung für den Einsatz in der realen Welt in einem sich ständig erweiternden Umfeld.

#Fazit

Der vorgeschlagene Ansatz bietet eine neue Möglichkeit, analoge APIs zu empfehlen und nutzt Wissensgraph-Embedding, um die Einschränkungen bestehender Methoden zu überwinden. Durch den Aufbau eines umfassenden API-Wissensgraphen und dessen Einbettung für effiziente Ähnlichkeitsberechnungen bietet diese Methode genaue Empfehlungen, die den Bibliotheksmigrationprozess erheblich unterstützen können.

Angesichts des Erfolgs der vorgeschlagenen Methode werden zukünftige Verbesserungen darauf fokussiert, die Fähigkeiten zur Ableitung analoger APIs über verschiedene Programmiersprachen hinweg zu erweitern und die Unterstützung für Gruppen-API-Methoden zu verbessern. Die Implementierung der Methode kann den Bibliotheksmigrationsprozess für Entwickler erheblich erleichtern und letztendlich die Softwarequalität und Produktivität steigern.

#Zukünftige Arbeiten

Zukünftige Arbeiten werden sich darauf konzentrieren, die Fähigkeit der Methode zur Handhabung plattformübergreifender analoger API-Empfehlungen weiter zu verbessern. Zudem wird die Erkundung von Möglichkeiten, mehrere API-Methodenanfragen gleichzeitig zu unterstützen, die Benutzerfreundlichkeit für Entwickler verbessern, die mit komplexen Migrationsszenarien arbeiten. Das wird sicherstellen, dass die Softwareentwicklung weiterhin reibungslos und effizient verläuft, auch wenn das Ökosystem von Bibliotheken und APIs weiter wächst.