陈丹
- 作品数：3 被引量：12H指数：2
- 供职机构：湖北大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：武汉市青年科技晨光计划国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 开源社区中开发者的commit提交行为挖掘分析被引量：2
- 2017年
- 以Github开源社区为研究对象,分析社区中开发者在commit提交过程中的行为,探索开发者之间的交互关系.研究内容包括分析影响开发者提交行为的因素,探析commit的提交者与创作者关系,进一步分析commit的评论者的行为.研究结果发现:1)构建项目团队的成员组织数不宜超过10,但开发者规模可以适当扩大;2)项目commit的提交90%以上都以核心成员为主,未充分调动开源社区中广大爱好者参与的积极性;3)参与一个commit评论的开发者数大多在5人以内,且参与同一个commit评论的开发者多来自不同的项目或组织.
- 陈丹何鹏
- 关键词：开源社区软件开发
- 开源社区中已有开发者的合作行为分析被引量：7
- 2016年
- 理解开发者的合作行为是促进开源社区协作开发的关键一步。已有文献主要对社区成员的加入与迁移展开研究,而对社区中已有开发者之间的实际合作行为关注甚少。主要从开发者的交互关系与个人技能两个角度出发,探析社区已有开发者如何建立新合作以及哪些因素影响他们的合作。应用Sourceforge.net平台公开的数据进行实验,结果表明不同的开发者的偏好合作模式不同,拓扑距离上的优势("朋友的朋友"关系)对开发者间首次合作的影响不大,开发者之前的合作次数越多越有利于他们再次建立合作,而开发环境(操作系统)与开发者(管理)经验对合作也有明显的影响。所得结论有助于提高开源社区已有开发者的合作意识,促进社区的稳定与可持续性。
- 陈丹王星何鹏曾诚
- 跨项目缺陷预测中训练数据选择方法被引量：3
- 2016年
- 跨项目缺陷预测(CPDP)利用来自其他项目的缺陷数据预测目标项目的缺陷情况,为解决以往缺陷预测方法面临的训练数据受限问题提供了一个新的视角。训练数据的质量将直接影响跨项目缺陷预测模型的性能,因此,需尽可能选择与目标项目更相似的数据用于模型的训练。利用PROMISE提供的34个公开数据集,从训练数据选择方面,分析了四种典型的相似性度量方法对跨项目预测结果的影响以及各种方法之间的差异。研究结果表明:使用不同的相似性度量方法选出的训练数据质量不同,其中余弦相似性与相关系数两种方法效果更好,且最大改进比例达到6.7%;同时,根据目标项目的缺陷率,发现余弦相似性更适合于缺陷率高于0.25的项目。
- 王星何鹏陈丹曾诚
- 关键词：数据选择
