GitHub 协作网络上的社区形成与检测
社会与信息网络
2021-09-27 v1 计算机与社会
摘要
本文研究开源软件（OSS）协作网络中的社区形成。尽管当前多数工作考察小规模 OSS 项目的涌现，我们的方法基于 180 万 GitHub 用户及其仓库贡献的大规模历史数据集。OSS 协作的特征是由紧密合作的小规模用户群体构成，导致底层网络结构中由短循环定义的社区存在。为理解此现象的影响，我们采用预处理步骤，在使用 Renewal-Nonbacktracking Random Walks（RNBRW）和成对协作强度刻画循环网络结构后，再实施 Louvain 方法以识别网络中的社区。以 RNBRW 和贡献强度装备 Louvain 提供了一种更果断的小规模团队检测方法，并揭示社区检测中的非平凡差异，例如用户倾向于优先连接到更成熟的协作社区。利用该方法，我们还识别出影响社区形成的关键因素，包括用户位置和主要编程语言的作用，后者由贡献活动的比较方法确定。总体而言，本文为关注团队形成的开源软件专家和网络学者提供了若干有前景的方法论见解。
引用
@article{arxiv.2109.11587,
title = {Community Formation and Detection on GitHub Collaboration Networks},
author = {Behnaz Moradi-Jamei and Brandon L. Kramer and J. Bayoan Santiago Calderon and Gizem Korkmaz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.11587},
year = {2021}
}
备注
8 pages