开源软件在大规模发展与普及的同时也构筑了一个开源开发与协同的生态系统,在这个系统中,个人与组织协同开发所有人都可以使用的高质量软件。以GitHub为代表的社会化协作平台进一步促进了大规模、分布式、细粒度的代码协作与技术社交,...开源软件在大规模发展与普及的同时也构筑了一个开源开发与协同的生态系统,在这个系统中,个人与组织协同开发所有人都可以使用的高质量软件。以GitHub为代表的社会化协作平台进一步促进了大规模、分布式、细粒度的代码协作与技术社交,无数开发者每天在其上提交代码、评审代码、报告bug,或提出新的功能请求,如何利用这些海量的协作行为数据挖掘有价值的信息是当前的研究难点。因此,设计并实现了一个面向开源协作数字生态的一站式数据挖掘系统OpenDigger,目标是构建开源领域的数据基础设施,促进开源生态的持续发展。OpenDigger系统主要由数据采集服务、数据存储模块、标签数据模块和信息服务模块构成,它基于OLAP列式数据库和图数据库,持续采集多源开源生态数据,并通过统一的接口为不同用户群体提供各类开源信息服务。OpenDigger从协作关系网络视角挖掘开源数字生态中的关键信息,相比传统统计指标,协作网络视角更好地展现了开源项目与开发者的关联特性,用户可以使用在线分析环境或CLI工具对开源生态数据进行建模与分析。OpenDigger服务于蚂蚁金服、阿里巴巴、木兰开源社区等多家企业与社区,为OSPO(Open Source Program Office,开源办公室)从业者和开源项目运营负责人提供开源数字洞察能力。展开更多
在当今数字化时代,开源技术、开源软件和开源社区日益重要,而通过量化分析方法研究开源领域的问题也已经成为一个重要的趋势。开发者是开源项目中的核心,其贡献度的量化以及量化后的贡献度提升策略,是开源项目能够健康发展的关键。文中...在当今数字化时代,开源技术、开源软件和开源社区日益重要,而通过量化分析方法研究开源领域的问题也已经成为一个重要的趋势。开发者是开源项目中的核心,其贡献度的量化以及量化后的贡献度提升策略,是开源项目能够健康发展的关键。文中提出了一种数据驱动的开源贡献度量化评估与持续优化方法,并通过一个实际的工具框架Rosstor(Robotic Open Source Software Mentor)进行了实现。该框架包含两个主要部分:1)贡献度评估模型,采取了熵权法,可以动态客观地评估开发者的贡献度;2)贡献度持续优化模型,采取了深度强化学习方法,最大化了开发者的贡献度。文中选取了GitHub上若干著名的开源项目的贡献者数据,通过大量且充分的实验验证了Rosstor不仅能够使所有项目上开发者的贡献度得到大幅度提升,而且还具有一定的抗干扰性,充分证明了所提方法和框架的有效性。Rosstor框架为当下广泛开展的开源项目和开源社区的可持续健康发展提供了方法和工具方面的支持。展开更多
文摘开源软件在大规模发展与普及的同时也构筑了一个开源开发与协同的生态系统,在这个系统中,个人与组织协同开发所有人都可以使用的高质量软件。以GitHub为代表的社会化协作平台进一步促进了大规模、分布式、细粒度的代码协作与技术社交,无数开发者每天在其上提交代码、评审代码、报告bug,或提出新的功能请求,如何利用这些海量的协作行为数据挖掘有价值的信息是当前的研究难点。因此,设计并实现了一个面向开源协作数字生态的一站式数据挖掘系统OpenDigger,目标是构建开源领域的数据基础设施,促进开源生态的持续发展。OpenDigger系统主要由数据采集服务、数据存储模块、标签数据模块和信息服务模块构成,它基于OLAP列式数据库和图数据库,持续采集多源开源生态数据,并通过统一的接口为不同用户群体提供各类开源信息服务。OpenDigger从协作关系网络视角挖掘开源数字生态中的关键信息,相比传统统计指标,协作网络视角更好地展现了开源项目与开发者的关联特性,用户可以使用在线分析环境或CLI工具对开源生态数据进行建模与分析。OpenDigger服务于蚂蚁金服、阿里巴巴、木兰开源社区等多家企业与社区,为OSPO(Open Source Program Office,开源办公室)从业者和开源项目运营负责人提供开源数字洞察能力。
文摘在当今数字化时代,开源技术、开源软件和开源社区日益重要,而通过量化分析方法研究开源领域的问题也已经成为一个重要的趋势。开发者是开源项目中的核心,其贡献度的量化以及量化后的贡献度提升策略,是开源项目能够健康发展的关键。文中提出了一种数据驱动的开源贡献度量化评估与持续优化方法,并通过一个实际的工具框架Rosstor(Robotic Open Source Software Mentor)进行了实现。该框架包含两个主要部分:1)贡献度评估模型,采取了熵权法,可以动态客观地评估开发者的贡献度;2)贡献度持续优化模型,采取了深度强化学习方法,最大化了开发者的贡献度。文中选取了GitHub上若干著名的开源项目的贡献者数据,通过大量且充分的实验验证了Rosstor不仅能够使所有项目上开发者的贡献度得到大幅度提升,而且还具有一定的抗干扰性,充分证明了所提方法和框架的有效性。Rosstor框架为当下广泛开展的开源项目和开源社区的可持续健康发展提供了方法和工具方面的支持。
