論文の概要: Code Recommendation for Open Source Software Developers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08332v3
- Date: Tue, 25 Apr 2023 11:53:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 03:45:49.060709
- Title: Code Recommendation for Open Source Software Developers
- Title（参考訳）: オープンソースソフトウェア開発者のためのコードレコメンデーション
- Authors: Yiqiao Jin, Yunsheng Bai, Yanqiao Zhu, Yizhou Sun, Wei Wang
- Abstract要約: CODERは、オープンソースのソフトウェア開発者のための新しいグラフベースのコードレコメンデーションフレームワークである。
本フレームワークは,プロジェクト内,クロスプロジェクト,コールドスタートレコメンデーションなど,様々な実験環境下での優れた性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.181023933552694
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Open Source Software (OSS) is forming the spines of technology
infrastructures, attracting millions of talents to contribute. Notably, it is
challenging and critical to consider both the developers' interests and the
semantic features of the project code to recommend appropriate development
tasks to OSS developers. In this paper, we formulate the novel problem of code
recommendation, whose purpose is to predict the future contribution behaviors
of developers given their interaction history, the semantic features of source
code, and the hierarchical file structures of projects. Considering the complex
interactions among multiple parties within the system, we propose CODER, a
novel graph-based code recommendation framework for open source software
developers. CODER jointly models microscopic user-code interactions and
macroscopic user-project interactions via a heterogeneous graph and further
bridges the two levels of information through aggregation on file-structure
graphs that reflect the project hierarchy. Moreover, due to the lack of
reliable benchmarks, we construct three large-scale datasets to facilitate
future research in this direction. Extensive experiments show that our CODER
framework achieves superior performance under various experimental settings,
including intra-project, cross-project, and cold-start recommendation. We will
release all the datasets, code, and utilities for data retrieval upon the
acceptance of this work.
- Abstract（参考訳）: オープンソースソフトウェア(OSS)は、技術基盤の根幹を形成し、数百万人の人材を惹きつけている。
特に、OSS開発者に適切な開発タスクを推奨するために、開発者の関心事とプロジェクトコードのセマンティックな特徴の両方を考慮するのは困難で重要なことです。
本稿では,開発者のインタラクション履歴,ソースコードの意味的特徴,プロジェクトの階層的ファイル構造を考慮に入れて,今後の貢献行動を予測することを目的とした,新しいコード推薦問題を提案する。
システム内の複数のパーティ間の複雑な相互作用を考慮し,オープンソースソフトウェア開発者のための新しいグラフベースのコードレコメンデーションフレームワークであるCODERを提案する。
コーダーは、異種グラフを介して、ミクロなユーザ・コード間インタラクションとマクロなユーザ・プロジェクト間インタラクションを共同でモデル化し、さらに、プロジェクト階層を反映したファイル構造グラフの集約を通じて、2つのレベルの情報を橋渡しする。
さらに,信頼性の高いベンチマークの欠如により,将来研究を促進するために3つの大規模データセットを構築した。
大規模実験の結果,CODERフレームワークはプロジェクト内,クロスプロジェクト,コールドスタートレコメンデーションなど,様々な実験条件下で優れた性能を発揮することがわかった。
この作業が受け入れられ次第、データ検索のためのすべてのデータセット、コード、ユーティリティをリリースします。
関連論文リスト
- What is a Feature, Really? Toward a Unified Understanding Across SE Disciplines [0.7125007887148752]
ソフトウェア工学において、'フィーチャー'の概念は要求工学(RE)やソフトウェア製品ライン(SPL)といった分野で矛盾なく定義される。
本稿では、実世界のプロジェクト間で機能がどのように記述され、実装され、管理されるかを研究するための実証的、データ駆動型アプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-14T09:08:53Z) - Chain-of-Programming (CoP) : Empowering Large Language Models for Geospatial Code Generation [2.6026969939746705]
本稿では,コード生成プロセスを5段階に分解するプログラミングフレームワークを提案する。
このフレームワークには、共有情報プール、知識ベース検索、ユーザフィードバック機構が含まれている。
生成されたコードの論理的明確性、構文的正確性、実行可能性を大幅に改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-16T09:20:35Z) - OpenCoder: The Open Cookbook for Top-Tier Code Large Language Models [70.72097493954067]
コードのための大規模言語モデル(LLM)は、コード生成、推論タスク、エージェントシステムなど、さまざまな領域で必須になっている。
オープンアクセスのコード LLM はプロプライエタリなモデルの性能レベルに近づきつつあるが、高品質なコード LLM は依然として限られている。
トップクラスのコードLLMであるOpenCoderは、主要なモデルに匹敵するパフォーマンスを達成するだけでなく、研究コミュニティの"オープンクックブック"としても機能します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-07T17:47:25Z) - Codev-Bench: How Do LLMs Understand Developer-Centric Code Completion? [60.84912551069379]
Code-Development Benchmark (Codev-Bench)は、細粒度で現実世界、リポジトリレベル、開発者中心の評価フレームワークです。
Codev-Agentは、リポジトリのクローリングを自動化し、実行環境を構築し、既存のユニットテストから動的呼び出しチェーンを抽出し、データ漏洩を避けるために新しいテストサンプルを生成するエージェントベースのシステムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T09:11:10Z) - Enhancing Graph Contrastive Learning with Reliable and Informative Augmentation for Recommendation [84.45144851024257]
離散コードによるより強力な協調情報を用いて、コントラスト的なビューを構築することにより、グラフのコントラスト学習を強化することを目的とした、新しいフレームワークを提案する。
中心となる考え方は、ユーザとアイテムを協調情報に富んだ離散コードにマッピングし、信頼性と情報に富んだコントラッシブなビュー生成を可能にすることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-09T14:04:17Z) - Data-Juicer Sandbox: A Feedback-Driven Suite for Multimodal Data-Model Co-development [67.55944651679864]
統合データモデル共同開発に適した新しいサンドボックススイートを提案する。
このサンドボックスは、フィードバック駆動の実験プラットフォームを提供し、コスト効率とデータとモデルの両方のガイド付き洗練を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T14:40:07Z) - Collaborative, Code-Proximal Dynamic Software Visualization within Code
Editors [55.57032418885258]
本稿では,コードエディタに組み込むソフトウェアビジュアライゼーション手法の設計と実装について紹介する。
私たちのコントリビューションは、ソフトウェアシステムの実行時の動作の動的解析を使用するという点で、関連する作業と異なります。
私たちの視覚化アプローチは、一般的なリモートペアプログラミングツールを強化し、共有コード都市を利用することで協調的に使用できます。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-30T06:35:40Z) - Dataflow graphs as complete causal graphs [17.15640410609126]
我々は、フローベースプログラミング(FBP)というソフトウェア設計の代替手法を考える。
ソフトウェアプロジェクトの日々のタスクを改善するために、この接続をどのように活用できるかを示します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-16T17:59:13Z) - Nemo: Guiding and Contextualizing Weak Supervision for Interactive Data
Programming [77.38174112525168]
私たちは、WS 学習パイプラインの全体的な生産性を、一般的な WS 監督アプローチと比較して平均20%(最大 47% のタスク)改善する、エンドツーエンドのインタラクティブなスーパービジョンシステムである Nemo を紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-02T19:57:32Z) - Enabling collaborative data science development with the Ballet
framework [9.424574945499844]
本稿では,データサイエンスのコラボレーションをスケールするための新しい概念的フレームワークとmlプログラミングモデルを提案する。
Balletはオープンソースのデータサイエンスを共同で行うための軽量ソフトウェアフレームワークです。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-14T18:51:23Z) - Representation of Developer Expertise in Open Source Software [12.583969739954526]
We use the World of Code infrastructure to extract the complete set of APIs in the file changed by the open source developer。
次に、API、開発者、プロジェクトのベクター表現にDoc2Vecの埋め込みを使用します。
これらの埋め込みがスキル空間の仮定トポロジを反映しているかどうかを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-20T16:36:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。