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Published 20 hours ago • verified publisher icon X-lab2017

[博士论文促进] 基于开发者行为数据的开源软件社区健康度诊断模型与方法 @xiaoya-yaya

Open will-ww opened this issue 2 years ago • 1 comments

Description

10 月 6 日与 @xiaoya-yaya 碰头讨论的情况，有如下几个较为有效的价值输出：

1、前期论文工作情况

2、大论文开题内容

  • 标题：基于开发者行为数据的开源软件社区健康度诊断模型与方法
  • 主要内容：
    • 研究内容一：基于时序行为数据的项目衰退度模型 （PDM）
    • 研究内容二：基于协作行为数据的开发者流失度模型 （DFM）
    • 研究内容三：融合 DFM 和 PDM 的开源软件社区健康诊断模型与方法
    • 研究内容四：开源软件社区健康诊断工具的工程实现与案例分析
  • 拟解决的关键问题：
    • 问题一：如何识别出影响OSSC可持续性的重要指标？
    • 问题二： 如何验证健康度诊选断的有效性？
    • 问题三：如何推动健康度诊断的工程化落地？
  • 关联硕士论文：基于Github平台协作行为网络的开发者流失模型构建

3、后续工作计划

论文投稿计划：

开源知识整理工作：

will-ww avatar Oct 05 '23 12:10 will-ww

阅读了实证研究方向的博士论文后，决定利用好已发表和整合的成果，将题目改为：开源软件社区的可持续性关键要素实证研究，使用三篇论文的关键内容串起对开源项目可持续性的三项关键要素研究：衰退模式研究，群体协作模式研究，贡献激励研究。

具体结构为： 一 绪论 1.1 研究背景 1.2 研究现状 1.2.1 项目生命周期研究 1.2.2 开发者协作研究 1.2.3 激励机制研究 1.3 尚待解决的问题 1.4 本文主要贡献 1.5 本文的组织

二 研究方法概述 2.1 数据驱动的研究思路 2.1.1 数据集介绍（日志流数据，依赖数据，定性数据） 2.1.2 数据基础设施（OpenDigger） 2.2 实证研究框架 2.2.1 数据分析方法 2.2.2 结果有效性分析 2.3 本章小结

三 基于日志流数据的项目衰退性研究 关键论文：Understanding the archived projects on GitHub 3.1 问题描述 3.2 研究方法 3.2.1 数据准备 3.2.2 分析模型 3.3 结果分析 3.3.1 失败项目根因分析 3.3.2 项目退出路径分析 3.3.3 生命周期趋势分析 3.3.4 活跃与衰退项目关键特征分析 3.4 研究意义和价值 3.5 局限性讨论 3.6 本章小节

四 基于行为数据的群体协作模式研究 关键论文：Exploring activities and contributors on GitHub: who, what, when, where 4.1 问题描述 4.2 研究方法 4.2.1 数据准备（CNCF 项目群；协作日志流） 4.2.2 分析模型（活跃度模型；协作网络分析） 4.3 结果分析 4.3.1 RPA协作模式分析 4.3.2 开发者协作特征分析 4.3.3 贡献度分布与维护者困境分析 4.3.4 开发者流失趋势分析 4.4 研究意义和价值 4.5 局限性讨论 4.6 本章小节

五 基于协作关系数据的贡献者激励研究 关键论文：Evaluating and Motivating contributors: A Gamification Practice from Alibaba 5.1 问题描述 5.2 实验设置 5.2.1 基于协作网络的贡献度评价算法 5.2.2 基于游戏化榜单的激励机制 5.3 结果分析 5.3.1 贡献评价算法的有效性 5.3.2 激励机制对项目的影响 5.3.3 激励机制对开发者的影响 5.4 研究意义和价值 5.5 局限性讨论 5.6 本章小结

六 总结与展望 参考文献 致谢 发表论文和科研情况

xiaoya-yaya avatar Nov 14 '23 16:11 xiaoya-yaya