陈信
- 作品数：1 被引量：4H指数：1
- 供职机构：大连理工大学国家示范性软件学院更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 软件仓库挖掘领域:贡献者和研究热点被引量：4
- 2016年
- 随着时间的推移,软件不断地更新和演化,软件仓库中累积了海量的数据,如何有效地收集、组织、利用软件工程中涌现的软件大数据是一个至关重要的问题.软件仓库挖掘(mining software repositories,MSR)通过挖掘软件仓库中繁杂多变的数据中蕴含的知识来提高软件的质量和生产效率.虽然一些研究工作详细阐述了MSR的背景、历史和前景,但现有的研究工作并未系统地呈现MSR领域中最有影响力的作者、机构、国家以及最受欢迎的研究主题和主题变迁等领域知识.因此,结合已有的经典的文献分析框架和算法来分析MSR相关文献,并呈现一些MSR基本领域知识.为了实现MSR文献分析,建立了一个包含3个组件的MSR文献分析框架(MSR publication analysis framework,MSR-PAF),这3个组件分别被用来创建数据集、执行基础文献分析、实施合作模式分析.基础文献分析结果表明:最高产的作者、机构、国家?地区分别是Ahmed E.Hassan,University of Victoria和美国,最有影响力作者是Ahmed E.Hassan,最频繁的关键词是software maintenance.合作模式分析的结果显示Abram Hindle是MSR领域最活跃的作者,open source project和software maintenance是最流行的研究主题.
- 江贺陈信张静宣韩雪娇徐秀娟
- 关键词：数据挖掘大数据
