点击次数：

论文类型：期刊论文

发表时间：2016-12-15

发表刊物：计算机研究与发展

收录刊物：EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

卷号：52

期号：12

页面范围：2768-2782

ISSN号：1000-1239

关键字：文献分析;合作模式分析;数据挖掘;软件仓库挖掘;大数据

摘要：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M SR的背景、历史和前景，但现有的研究工作并未系统地呈现M SR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M SR相关文献，并呈现一些M SR基本领域知识．为了实现M SR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．