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一种基于多特征的开源软件项目孵化状态预测方法

摘要

一种基于多特征的开源软件项目孵化状态预测方法,包括如下步骤:步骤1收集关于Apache项目的文件提交以及邮件交流的历史数据;步骤2根据项目的前5个月的历史数据,构建项目成员的有向网络;步骤3提取特征数据,包括邮件网络的网络特征以及相关属性特征,作为训练测试数据;步骤4采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM),的方法对数据进行训练,并构建多特征的开源软件项目孵化状态的预测模型。本发明通过属性特征结合网络特征来对项目状态进行预测分类,能够对项目的最终孵化状态进行合理高效的预测,解决了开源软件项目管理的行业需求。

著录项

  • 公开/公告号CN107644268A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-01-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN201710813673.2

  • 发明设计人 宣琦;李永苗;周鸣鸣;傅晨波;

    申请日2017-09-11

  • 分类号

  • 代理机构杭州斯可睿专利事务所有限公司;

  • 代理人王利强

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学

  • 入库时间 2023-06-19 04:21:55

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-03-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20170911

    实质审查的生效

  • 2018-01-30

    公开

    公开

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