Melhorando a Migração de Bibliotecas com Grafos de Conhecimento

A migração de bibliotecas no desenvolvimento de software se refere a substituir uma biblioteca por outra enquanto mantém o comportamento do software intacto. Uma parte crítica desse processo é identificar uma API (Interface de Programação de Aplicações) semelhante que forneça a funcionalidade necessária. No entanto, com tantas bibliotecas e APIS disponíveis, encontrar a certa manualmente pode ser cansativo e propenso a erros. Pesquisadores desenvolveram técnicas automatizadas para recomendar APIs, especialmente aquelas baseadas em documentação. Apesar das suas vantagens potenciais, esses métodos têm limitações, como a falta de uma compreensão completa da semântica da documentação e problemas de escalabilidade.

#Declaração do Problema

A migração de bibliotecas é comum durante a evolução do software. Os desenvolvedores muitas vezes enfrentam desafios quando as bibliotecas existentes se tornam inadequadas por vários motivos. Esses motivos podem incluir problemas de desempenho, restrições de licenciamento ou recursos ausentes. Nesses casos, os desenvolvedores precisam encontrar novas bibliotecas que reproduzam a funcionalidade das antigas. Bibliotecas desatualizadas podem afetar a qualidade e a produtividade dos projetos de software devido à sua rápida evolução.

Para lidar com esses desafios, muitos métodos têm sido propostos para recomendar bibliotecas ou APIs-alvo apropriadas. Este trabalho se concentra especialmente em recomendar APIs analógicas. Várias fontes para essas Recomendações incluem histórico de evolução, interações online e documentação de API. Recomendações baseadas em documentação são especialmente atraentes, já que a documentação de API está amplamente disponível e é fácil de coletar, enquanto as outras fontes de informação podem ser mais difíceis de obter.

#Limitações das Técnicas Existentes

Os métodos existentes baseados em documentação calculam a similaridade entre APIs candidatas e a API de origem com base em correspondências textuais. As principais limitações dessas técnicas são:

1. Análise Semântica Incompleta: Os métodos costumam depender da busca de tokens ou frases sobrepostas sem considerar o contexto mais amplo. Isso pode levar à identificação errônea de APIs que atendem a propósitos diferentes, mas compartilham descrições semelhantes.

2. Desafios Computacionais: As técnicas atuais geralmente comparam cada par de APIs individualmente, o que pode ser computacionalmente caro ao lidar com milhares de candidatas.

#Solução Proposta

Para abordar essas limitações, este trabalho apresenta uma nova abordagem que usa incorporação de grafo de conhecimento para recomendação de APIs analógicas. O método proposto constrói um grafo de conhecimento API unificado com base na documentação de várias bibliotecas. Esse grafo captura as relações estruturais, funcionais e conceituais da API, permitindo uma representação mais precisa das informações.

A abordagem funciona em duas fases principais:

1. Construção de um Grafo de Conhecimento API Unificado: Esta fase envolve a extração de elementos da API e suas relações da documentação para criar um banco de dados abrangente.

2. Incorporação do Grafo de Conhecimento: A próxima fase incorpora o grafo de conhecimento em vetores numéricos para cálculos de similaridade mais eficientes. Isso permite a identificação rápida de APIs semelhantes sem o ônus de comparações exaustivas par-a-par.

#Construção do Grafo de Conhecimento API

A construção do grafo de conhecimento API unificado envolve três etapas principais:

1. Extração do Conhecimento Estrutural: Esta etapa extrai elementos de API como pacotes, classes, métodos e suas relações da documentação. Forma o esqueleto básico do grafo de conhecimento.

2. Extração do Conhecimento Funcional: Em seguida, a abordagem aprofunda-se nas funcionalidades dos métodos da API, analisando seus nomes e descrições. Isso ajuda a construir uma imagem mais clara do que cada método faz.

3. Completação das Relações Conceituais: Por fim, relacionamentos de conceitos são estabelecidos ao analisar elementos da API e suas descrições. Isso permite uma melhor conexão de conceitos entre diferentes bibliotecas.

#Esquema do Grafo de Conhecimento

O grafo de conhecimento API unificado abrange vários elementos da API e suas relações. Os elementos principais incluem:

• Elementos da API: Componentes fundamentais como bibliotecas, pacotes, classes, interfaces, métodos e seus atributos.

• Relações Estruturais: Relações que definem como os elementos da API estão conectados, incluindo herança e definições de métodos.

#Incorporação do Grafo de Conhecimento

A incorporação do grafo de conhecimento é crucial para transformar o grafo de conhecimento API unificado em um formato que pode ser processado de maneira eficiente. Durante esta fase, cada entidade e relação no grafo é representada como vetores de baixa dimensão. Esse mapeamento permite avaliações rápidas de similaridade entre APIs.

#Vantagens da Incorporação do Grafo de Conhecimento

O processo de incorporação oferece várias vantagens:

1. Cálculo de Similaridade Eficiente: Em vez de comparar todos os pares de APIs exaustivamente, a incorporação permite a recuperação rápida de APIs semelhantes com base em suas representações vetoriais.

2. Preservação de Informação Semântica: O processo de incorporação mantém as informações estruturais e semânticas dentro do grafo, o que é vital para recomendações precisas.

#Inferência de Métodos de API Analógicos

Nesta fase, a abordagem recupera uma lista classificada de APIs semelhantes para um determinado método de API de origem. Funciona em duas etapas:

1. Seleção de APIs Candidatas: Inicialmente, APIs candidatas são identificadas com base em sua similaridade com o método da API de origem.

2. Reclassificação dos Candidatos: A classificação final considera as similaridades entre o método da API de origem e os vizinhos de cada API candidata, aumentando a precisão das recomendações.

#Avaliando a Eficácia

Para avaliar o método proposto, várias métricas são consideradas, como Média de Classificação Recíproca (MRR), taxas de acerto, precisão e recall. A avaliação é realizada em dois cenários:

1. Quando bibliotecas alvo são especificadas.
2. Quando nenhuma biblioteca alvo é fornecida.

#Resultados Experimentais

Os resultados experimentais destacam que o método proposto supera significativamente as técnicas existentes em ambos os cenários.

#Eficácia com Bibliotecas Alvo

Quando bibliotecas alvo são especificadas, os resultados mostram melhorias substanciais em todas as métricas. O método proposto consegue diferenciar APIs com nomes semelhantes, mas funcionalidades diferentes, algo que os métodos anteriores tiveram dificuldade.

#Eficácia sem Bibliotecas Alvo

No cenário sem bibliotecas alvo, os resultados mostram que o método proposto superou as técnicas existentes por uma margem notável. Isso é particularmente evidente em casos onde as APIs pertenciam a bibliotecas menos populares, pois estas frequentemente apresentam desafios para métodos tradicionais.

#Análise de Escalabilidade

A escalabilidade é um fator crítico no desenvolvimento de software, especialmente à medida que o número de bibliotecas e APIs continua a crescer. O método proposto demonstra robustez em escalabilidade, conseguindo ter um bom desempenho mesmo com o aumento significativo do tamanho do grafo de conhecimento da API. Isso o torna uma solução viável para aplicação no mundo real em um ambiente em constante expansão.

#Conclusão

A abordagem proposta oferece uma nova maneira de recomendar APIs analógicas, aproveitando a incorporação do grafo de conhecimento para superar as limitações dos métodos existentes. Ao construir um grafo de conhecimento API abrangente e incorporá-lo para cálculos de similaridade eficientes, este método fornece recomendações precisas que podem ajudar significativamente nos processos de migração de bibliotecas.

Dado o sucesso do método proposto, as melhorias futuras vão se concentrar em expandir suas capacidades para inferir APIs analógicas em diferentes linguagens de programação e apoiar a inferência de métodos de API em grupo. A implementação do método pode facilitar muito o processo de migração de bibliotecas para os desenvolvedores, melhorando, em última análise, a qualidade e a produtividade do software.

#Trabalho Futuro

O trabalho futuro se concentrará em melhorar ainda mais a capacidade do método de lidar com recomendações analógicas de API entre diferentes linguagens. Além disso, explorar maneiras de suportar várias consultas de métodos de API simultaneamente aumentará a usabilidade para desenvolvedores que lidam com cenários de migração complexos. Isso garantirá que a evolução do software permaneça suave e eficiente, mesmo com o ecossistema de bibliotecas e APIs em constante expansão.