論文の概要: CHRONO-RESOLUTION: A Dependency Resolution Dataset at Release Points for npm, PyPI, and crates.io Packages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15315v1
- Date: Wed, 15 Jul 2026 23:02:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-20 17:56:52.668234
- Title: CHRONO-RESOLUTION: A Dependency Resolution Dataset at Release Points for npm, PyPI, and crates.io Packages
- Title（参考訳）: CHRONO-RESLUTION: npm, PyPI, crates.ioパッケージのリリース時点での依存性解決データセット
- Abstract要約: 本稿では,ソフトウェアエコシステムにおけるパッケージのリリース点における依存性解決手法を提案する。
我々は,npm,PyPI,crates.ioパッケージのリリース点における依存性解決のデータセットであるCHRONO-RESOLUTIONを構築するために方法論を適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.71747343065587
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Dependency resolution at a specified point in time in the past can provide insight into software evolution in software ecosystems and facilitate the design of dynamic metrics (e.g., dependency freshness, dependency update rhythm). However, dependency resolution at specified points in time is not possible in major software ecosystems due to a lack of support from package management tools. The goal of this paper is to aid practitioners and researchers in analyzing the state of the ecosystem dependency graph at release points using an enriched dataset with dependency resolution at release points for npm, PyPI, and crates.io packages. In this paper, we present a methodology to construct dependency resolution at release points of packages in software ecosystems, which we enrich with vulnerability data from OSV. We apply our methodology to construct CHRONO-RESOLUTION, a dataset of dependency resolution at release points for npm, PyPI, and crates.io packages, and release it for future research.
- Abstract（参考訳）: 過去における特定の時点における依存性の解決は、ソフトウェアエコシステムにおけるソフトウェア進化に関する洞察を与え、動的なメトリクス(例えば、依存性の更新性、依存関係の更新リズム)の設計を促進する。
しかし、パッケージ管理ツールがサポートされていないため、主要なソフトウェアエコシステムでは、特定の時点での依存関係の解決は不可能である。
本研究の目的は,npm,PyPI,crates.ioパッケージのリリースポイントに依存性の解決を施した拡張データセットを用いて,リリースポイントにおけるエコシステム依存グラフの状態を分析する実践者や研究者を支援することである。
本稿では,OSVの脆弱性データに富むソフトウェアエコシステムにおけるパッケージのリリース点における依存性解決手法を提案する。
我々は,npm,PyPI,crates.ioパッケージのリリース時点での依存性解決のデータセットであるCHRONO-RESOLUTIONを構築し,今後の研究のためにリリースする。
関連論文リスト
- Modeling Dependency-Propagated Ecosystem Impact of Changes in Maintenance Activities: Evaluating Support Strategies in the PyPI Network [83.16077040470975]
我々は、Python Package Index(PyPI)エコシステムを通じて、メンテナンスアクティビティの変化がどのように伝播するかをキャプチャする、エコシステム影響の依存性を意識したモデルを紹介します。
以上の結果から, モデルによる生態系への影響の大部分が, 依存伝搬の影響に基づいて優先順位付けされた場合のPyPIパッケージ全体の0.1%に過ぎなかったことが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-07T12:51:00Z) - Autogenesis: A Self-Evolving Agent Protocol [60.15939127351914]
本稿では,自己進化プロトコルであるAutogenesis Protocol(AGP)を紹介する。
本稿では,実行中のプロトコル登録リソースを動的にインスタンス化し,検索し,精錬する自己進化型マルチエージェントシステムAGSを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-16T14:04:06Z) - Why Authors and Maintainers Link (or Don't Link) Their PyPI Libraries to Code Repositories and Donation Platforms [83.16077040470975]
Python Package Index(PyPI)上のライブラリのメタデータは、オープンソースライブラリの透明性、信頼性、持続性をサポートする上で重要な役割を果たす。
本稿は,5万PyPIの著者とメンテナに送付された2つの対象調査を組み合わせた大規模実証研究である。
我々は,大規模言語モデル(LLM)に基づくトピックモデリングを用いて1,400以上の応答を分析し,リポジトリと寄付プラットフォームのリンクに関連する重要なモチベーションと障壁を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-21T16:13:57Z) - Analyzing the Availability of E-Mail Addresses for PyPI Libraries [89.21869606965578]
81.6%のライブラリには、少なくとも1つの有効な電子メールアドレスが含まれており、PyPIが主要なソースとなっている。
698,000以上の無効なエントリを識別します。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-20T14:54:58Z) - How Deep Does Your Dependency Tree Go? An Empirical Study of Dependency Amplification Across 10 Package Ecosystems [0.0]
Maven、npm Registry、RubyGems、Go Modules、PyPI、CocoaPods、Pubを含む10の主要なエコシステムにわたる500のプロジェクトを調査します。
我々は45対比較のうち22対において大きな効果サイズに有意な差が見られ、npmが最も増幅率が高いという仮定に挑戦する。
この結果から,Maven環境のシステマティック監査,npmおよびRubyGemsのアウトレイラ検出,制御増幅によるエコシステムの現在のプラクティスの継続など,エコシステム固有のセキュリティ戦略の採用が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-12T05:53:32Z) - Empirical Evaluation of AI-Assisted Software Package Selection: A Knowledge Graph Approach [4.100870096741918]
本研究は,ソフトウェアパッケージ選択をMCDM問題として定式化する。
データパイプラインは、ソフトウェアメタデータ、利用トレンド、脆弱性情報、開発者の感情を継続的に収集し、統合する。
システムは、大きな言語モデルを使用して、ユーザの意図を解釈し、モデルをクエリして、コンテキスト的に適切なパッケージを識別する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-06T13:55:43Z) - PyPitfall: Dependency Chaos and Software Supply Chain Vulnerabilities in Python [1.2644387713029346]
本稿では、PyPIエコシステム全体にわたる脆弱な依存関係の定量的解析であるPyPitfallを紹介する。
我々は,378,573個のPyPIパッケージの依存関係構造を分析し,少なくとも1つの既知の拡張可能なバージョンを必要とする4,655個のパッケージを特定した。
我々は,Pythonソフトウェアサプライチェーンのセキュリティに対する認識を高めることを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-24T03:58:18Z) - Insights into Dependency Maintenance Trends in the Maven Ecosystem [0.14999444543328289]
Goblinフレームワークを用いてNeo4jデータセットの定量的解析を行う。
私たちの分析によると、依存関係が少ないリリースでは、より多くのリリースが欠落していることがわかった。
本研究は,最新リリースの依存関係には肯定的な新鮮度スコアがあり,ソフトウェア管理の有効性が向上していることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-28T22:20:24Z) - Analyzing the Usage of Donation Platforms for PyPI Libraries [91.97201077607862]
本研究では,PyPIエコシステムにおける寄付プラットフォームの導入状況について分析した。
GitHub Sponsorsが支配的なプラットフォームであるが、多くのPyPIリストのリンクは時代遅れである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-11T10:27:31Z) - Towards Sustainable and Secure Reuse in Dependency Supply Chains: Initial Analysis of NPM packages at the End of the Chain [1.7577744940574058]
依存関係のサプライチェーンの終端にある責任を負う依存関係のないパッケージについて調査する。
NPMパッケージに最も依存しているものの最初の分析は、これらの重要な依存関係チェーンのかなりの部分を占めるチェーンのエンド・オブ・チェーン・パッケージであることを示している。
これらのパッケージは、持続的でセキュアなプラクティスで、依存性エコシステムの不確実なメリットを、戦略的再利用とバランスをとるための重要な教訓を明らかにしている、と私たちは主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-04T17:26:34Z) - How Quickly Do Development Teams Update Their Vulnerable Dependencies? [3.5472726784546076]
MTTU(Mean-Time-To-Update)とMTTR(Mean-Time-To-Remediate for vulnerable dependencies)
MTTU(Mean-Time-To-Update forDependency)とMTTR(Mean-Time-To-Remediate for vulnerableDependency)という2つの新しい指標を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T05:01:53Z) - Less is More? An Empirical Study on Configuration Issues in Python PyPI
Ecosystem [38.44692482370243]
Pythonはオープンソースコミュニティで広く使われている。
サードパーティのライブラリは依存関係の衝突を引き起こす可能性があるため、研究者は依存関係の衝突検知器を開発する必要がある。
依存関係を自動的に推論する試みが実施された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-19T09:07:51Z) - PyHHMM: A Python Library for Heterogeneous Hidden Markov Models [63.01207205641885]
PyHHMM は Heterogeneous-Hidden Markov Models (HHMM) のオブジェクト指向Python実装である。
PyHHMMは、異種観測モデル、データ推論の欠如、異なるモデルの順序選択基準、半教師付きトレーニングなど、同様のフレームワークではサポートされない機能を強調している。
PyHHMMは、numpy、scipy、scikit-learn、およびシーボーンPythonパッケージに依存しており、Apache-2.0ライセンスの下で配布されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-12T07:32:36Z)
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。