【摘 要】
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伴随着开源理念的赓续提高,开源社区的发展日新月异,孕育了海量的开源软件,软件资源高度分散而且良莠不齐,难以用传统单一、封闭的方式对开源软件进行评估进而检索优质软件。因此,提出一种新的开源软件排序算法是非常有意义的。本文提出了一种对软件进行综合评估的新方法,从客观和主观两个层面来综合评估软件。客观上采用文本匹配及基于隐式的结合方法,建立开源软件在软件主体社区及软件衍生社区的关联,进而量化软件在软件衍
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伴随着开源理念的赓续提高,开源社区的发展日新月异,孕育了海量的开源软件,软件资源高度分散而且良莠不齐,难以用传统单一、封闭的方式对开源软件进行评估进而检索优质软件。因此,提出一种新的开源软件排序算法是非常有意义的。本文提出了一种对软件进行综合评估的新方法,从客观和主观两个层面来综合评估软件。客观上采用文本匹配及基于隐式的结合方法,建立开源软件在软件主体社区及软件衍生社区的关联,进而量化软件在软件衍生社区的社区群体情感评价值。主观上根据软件主体在对应的协同开发社区挖掘相应的度量指标,最终定量和定性结合分析挖掘出四类度量因子并量化了11个指标对于软件质量贡献的权重。最终通过设计database、IDE类别下的项目评估验证了多维评估方法的有效性。本文重新定义solr中基于lucene的文本相关度排序打分机制,在文本相关度匹配软件的基础上加入软件多维评估值排序因素形成软件排序算法,对算法采取分两次阶段排序策略进行优化和验证。通过搭建分布式检索工具solrcloud,定性分析软件主体流行度作为系统开源软件数据集的筛选,最终实现基于多维评估值的对开源软件进行检索排序的分布式系统。最后构建查询测试集与工业界现有软件排序系统作对比,有效检验了基于多维评估值的开源软件检索优化方法,实现了高效、细粒度、全方位的开源软件检索系统。
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