应用函数型数据分析研究开源软件演进的机遇与挑战
统计理论
2007-06-13 v1 统计理论
摘要
本文探讨了应用函数型数据分析（FDA）作为研究开源背景下软件演进动态的一种手段。文中讨论了分析软件项目数据时的若干挑战，描述了克服这些挑战的方法，并给出了对一个开源软件（OSS）项目样本进行分析的初步结果。这些结果表明了 FDA 在揭示和归类 OSS 项目复杂性演进中多种不同模式的效用。这些结果很有前景，因为它们展示了在一些模式中软件复杂性随软件规模增大而降低，这是一个尤其新颖的结果。本文报告了与这些项目中复杂性降低模式可能相关的因素的初步探索。文章最后描述了该研究项目的若干后续步骤，以及一些可能需要更精细分析技术才能解决的问题。
引用
@article{arxiv.math/0609176,
title = {Opportunities and Challenges Applying Functional Data Analysis to the Study of Open Source Software Evolution},
author = {Katherine J. Stewart and David P. Darcy and Sherae L. Daniel},
journal= {arXiv preprint arXiv:math/0609176},
year = {2007}
}
备注
Published at http://dx.doi.org/10.1214/088342306000000141 in the Statistical Science (http://www.imstat.org/sts/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)