Εξαγωγή και ανάλυση δεδομένων από το αποθετήριο ΕΛΛΑΚ Github:
Creators: name: Χατζηασιμίδης, Φραγκίσκος Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2013
Subjects: Ανάκτηση πληροφορίας έργων λογισμικού
Ανοιχτό λογισμικό
Στατιστική ανάλυση
Project mining
Open source
Statistical analysis

description: Αντικείμενο της παρούσας εργασίας είναι η συλλογή πληροφοριών για τους χρήστες, τα έργα και την δραστηριότητα τους στη διαδικτυακή πύλη του github, μίας υπηρεσίας που με βάση τη τεχνολογία git δίνει τη δυνατότητα στα μέλη της κοινότητας ανοιχτού λογισμικού να εναποθέτουν τα έργα τους και να διαχειρίζονται τις εκδόσεις αυτών γρήγορα και αποτελεσματικά. Επίσης, η συγκεκριμένη υπηρεσία ωθεί τους χρήστες στο να μοιράζονται τα έργα τους και να έχουν κοινωνικούς δεσμούς, κάτι που κάνει την συνεργασία της κοινότητας ακόμη πιο αποτελεσματική. Σκοπός της εργασίας είναι η μελέτη όλου αυτού του οικοσυστήματος με στατιστικές μεθόδους και μεθόδους από τον τομέα της μηχανικής μάθησης με σκοπό την διερεύνηση συσχετίσεων των χαρακτηριστικών των έργων και των μελών τους και την ανακάλυψη κανόνων συσχέτισης που προκύπτουν από τα δεδομένα της μελέτης. Επίσης, άλλος ένας σκοπός της συγκεκριμένης εργασίας είναι η ανακάλυψη της συσχέτισης όλων των χαρακτηριστικών των έργων με το πλήθος των μεταφορτώσεων, μία μετρική που τελικά δείχνει ίσως και το πόσο αποτελεσματικό είναι ή δεν είναι ένα έργο. Γιατί αντικειμενικά η επιτυχία ενός λογισμικού είναι άμεσα μετρίσιμη από αυτό το ποσοστό. Ένα έργο είτε έχει σφάλματα είτε όχι , είτε είναι καλοσχεδιασμένο είτε όχι , είτε έχει ενεργούς ή ανενεργούς προγραμματιστές, είναι πετυχημένο όταν γίνεται αποδεκτό από μεγάλο μέρος της κοινότητας, δηλαδή όταν πολλά μέλη της κοινότητας ενδιαφέρονται να το αποκτήσουν.
description: Objective of the present study is the data collection concerning the users, the projects and their activity on the github web portal. the specific web portal is a service which, based on technology git, enables the members of the open software community to repose in their works and to administer their publications quickly and effectively. In addition to this, the present service motivates users to share their projects and have social links with each other. As a result, community’s cooperation becomes even more effective. Purpose of the current paper is the study of this ecosystem by means of statistical methods and methods from the field of machine learning, aiming at the enlargement of the collection of the projects’ characters and the members as well. It also aims at the discovery of association rules arising from the study data. Moreover, another scope of the current paper is the discovery of the correlation between the projects’ characteristics and the multitude of the transhipments, a metric which finally perhaps indicates how effective or not a task is. It is an objective fact that the software success is directly measurable through this amount. Either errors are in a project or not, either a project is well designed or not, either it has active or inactive developers, a project is really successful when it is received by a large part of the community, in other words when many members of the community are interested in obtaining it.