面向第三方图书馆推荐的邻库感知图神经网络

IF 5.2 1区 计算机科学 Q1 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
Ying Jin;Yi Zhang;Yiwen Zhang
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摘要

现代软件开发已经朝着敏捷增长和快速交付的方向发展,开发人员必须立即满足用户不断变化的需求。在这种情况下,即插即用的第三方库(TPL)为开发人员带来了相当大的便利。然而,对于开发人员来说,从无数的TPL中选择符合项目需求的确切候选者是一项挑战。以前的工作已经考虑建立一个个性化的推荐系统来为开发者推荐TPL。不幸的是,这些方法很少考虑应用程序和TPL之间的复杂关系,并且在准确性、训练速度和收敛速度方面都不令人满意。在本文中,我们提出了一种新的端到端推荐模型,称为邻居库感知图神经网络(NLA-GNN)。与以前的工作不同,我们只初始化一种类型的节点嵌入,并使用图神经网络(GNN)构建和更新所有类型的节点表示。我们使用简化的图卷积运算来交替信息传播过程,以提高训练效率并消除应用程序库二分图的异构性,从而有效地建模应用程序和库之间复杂的高阶关系。在大规模真实世界数据集上的大量实验表明,NLA-GNN在TPL推荐任务的最先进基线基础上实现了一致和显著的改进。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Neighbor Library-Aware Graph Neural Network for Third Party Library Recommendation
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