软件仓库挖掘领域：贡献者和研究热点

来源：计算机研究与发展杂志2016年第12期北京时间：

作者：江贺,陈信,张静宣,韩雪娇,徐秀娟,

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(miningsoftwarerepositories,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MSR的背景、历史和前景，但现有的研究工作并未系统地呈现MSR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MSR相关文献，并呈现一些MSR基本领域知识.为了实现MSR文献分析，建立了一个包含3个组件的MSR文献分析框架(MSRpublicationanalysisframework,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AhmedE.Hassan,UniversityofVictoria和美国，最有影响力作者是AhmedE.Hassan，最频繁的关键词是softwaremaintenance.合作模式分析的结果显示AbramHindle是MSR领域最活跃的作者，opensourceproject和softwaremaintenance是最流行的研究主题.

关键词：文献分析, 合作模式分析, 数据挖掘, 软件仓库挖掘, 大数据,