論文の概要: Diversity-aware Web APIs Recommendation with Compatibility Guarantee
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04389v1
- Date: Tue, 10 Aug 2021 00:20:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-11 14:13:51.285094
- Title: Diversity-aware Web APIs Recommendation with Compatibility Guarantee
- Title（参考訳）: 互換性保証を備えた多様性対応web apiレコメンデーション
- Authors: Wenwen Gonga, Yulan Zhang, Xuyun Zhang, Yucong Duan, Yawei Wang, Yifei
Chena and Lianyong Qi
- Abstract要約: 多様性を意識した互換性駆動型Web APIレコメンデーションアプローチであるDivCARを提案する。
DivCARは、事前構築された相関グラフ上にランダムウォークサンプリング手法を用いて、多様な相関グラフを生成する。
多様な相関グラフを用いて、互換性のあるWeb APIレコメンデーション問題を最小グループSteiner木探索問題としてモデル化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9601266637512085
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the ever-increasing prevalence of web APIs (Application Programming
Interfaces) in enabling smart software developments, finding and composing a
list of existing web APIs that can corporately fulfil the software developers'
functional needs have become a promising way to develop a successful mobile
app, economically and conveniently. However, the big volume and diversity of
candidate web APIs put additional burden on the app developers' web APIs
selection decision-makings, since it is often a challenging task to
simultaneously guarantee the diversity and compatibility of the finally
selected a set of web APIs. Considering this challenge, a Diversity-aware and
Compatibility-driven web APIs Recommendation approach, namely DivCAR, is put
forward in this paper. First, to achieve diversity, DivCAR employs random walk
sampling technique on a pre-built correlation graph to generate diverse
correlation subgraphs. Afterwards, with the diverse correlation subgraphs, we
model the compatible web APIs recommendation problem to be a minimum group
Steiner tree search problem. Through solving the minimum group Steiner tree
search problem, manifold sets of compatible and diverse web APIs ranked are
returned to the app developers. At last, we design and enact a set of
experiments on a real-world dataset crawled from www.programmableWeb.com.
Experimental results validate the effectiveness and efficiency of our proposed
DivCAR approach in balancing the web APIs recommendation diversity and
compatibility.
- Abstract（参考訳）: スマートなソフトウェア開発を可能にするWeb API(Application Programming Interfaces)の普及により、ソフトウェア開発者の機能的ニーズを企業的に満たすことのできる既存のWeb APIのリストを、経済的かつ便利な方法で開発するための有望な方法となった。
しかしながら、候補となるWeb APIの膨大な量と多様性は、最終的に選択されたWeb APIセットの多様性と互換性を同時に保証することが困難なタスクであることが多いため、アプリ開発者のWeb API選択決定にさらに負担をかけます。
この課題を考慮すると、多様性を意識し、互換性を指向したweb apiレコメンデーションアプローチであるdivcarが本論文で提案されている。
まず、divcarは、予め構築された相関グラフにランダムウォークサンプリング技術を用いて、多様な相関部分グラフを生成する。
その後、多様な相関グラフを用いて、互換性のあるWeb APIレコメンデーション問題を最小グループSteiner木探索問題としてモデル化する。
最小グループSteinerツリー検索の問題を解決することで、互換性のあるさまざまなWeb APIの多様体セットがアプリケーション開発者に返される。
最後に、www. ProgrammableWeb.comからクロールした実世界のデータセット上で、一連の実験を設計、実施する。
Web APIの多様性と互換性のバランスをとる上で,提案したDivCARアプローチの有効性と効率を実験的に検証した。
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