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通过阅读和筛选MSR会议论文,我们初步选定了2018年第15届MSR会议论文中的SOTorrent:Reconstructing and Analyzing the Evolution of Stack Overflow Posts作为研究论文。该论文构建了SOTorrent数据库并进行分析。下述是该论文关于此工作的阐述: 与其他软件工件一样,Stack Overflow 上的问题和答案随着时间的推移而发展,例如,当代码片段中的错误被修复或代码片段周围的文本被编辑以保持清晰时。为了能够分析 Stack Overflow 帖子如何演变,我们构建了 SOTorrent,这是一个基于官方 Stack Overflow 数据转储的开放数据集。SOTorrent提供对整个帖子和单个文本或代码块级别的 Stack Overflow 内容的版本历史的访问。它通过聚合来自文本块和评论的 URL,以及从 GitHub 文件收集对 Stack Overflow 帖子的引用,将 Stack Overflow 帖子连接到其他平台。 论文如下: Sebastian Baltes, Lorik Dumani, Christoph Treude, and Stephan Diehl. 2018.SOTorrent: Reconstructing and Analyzing the Evolution of Stack OverflowPosts. In MSR ’18: 15th International Conference on Mining Software Repositories, May 28–29, 2018, Gothenburg, Sweden. ACM, New York, NY, USA,12 pages. https://doi.org/10.1145/3196398.3196430 本次数据分析工作基于SOTorrent数据库展开,在该论文已有的工作和开源代码的基础上,进行扩展方面的数据分析。 SOTorrent的相关数据集:https://zenodo.org/record/4415593#.YfKrKf5Bw7E SOTorrent相关研究资料网址: https://empirical-software.engineering/sotorrent/ https://github.com/sotorrent SQL 和 Bash 脚本,用于导入官方 Stack Overflow 数据转储和 SOTorrent 数据集,从 BigQuery GitHub 数据集中检索 Stack Overflow 引用,并从 SOTorrent 数据集中检索数据以进行分析,下载地址:https://doi.org/10.5281/zenodo.1116346 从官方 Stack Overflow 数据转储中提取文本和代码块的版本历史。下载地址:https://doi.org/10.5281/zenodo.835046 SOTorrent数据分析补充材料,下载地址:https://zenodo.org/record/1201554
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通过阅读和筛选MSR会议论文,我们初步选定了2018年第15届MSR会议论文中的SOTorrent:Reconstructing and Analyzing the Evolution of Stack Overflow Posts作为研究论文。该论文构建了SOTorrent数据库并进行分析。下述是该论文关于此工作的阐述: 与其他软件工件一样,Stack Overflow 上的问题和答案随着时间的推移而发展,例如,当代码片段中的错误被修复或代码片段周围的文本被编辑以保持清晰时。为了能够分析 Stack Overflow 帖子如何演变,我们构建了 SOTorrent,这是一个基于官方 Stack Overflow 数据转储的开放数据集。SOTorrent提供对整个帖子和单个文本或代码块级别的 Stack Overflow 内容的版本历史的访问。它通过聚合来自文本块和评论的 URL,以及从 GitHub 文件收集对 Stack Overflow 帖子的引用,将 Stack Overflow 帖子连接到其他平台。 论文如下: Sebastian Baltes, Lorik Dumani, Christoph Treude, and Stephan Diehl. 2018.SOTorrent: Reconstructing and Analyzing the Evolution of Stack OverflowPosts. In MSR ’18: 15th International Conference on Mining Software Repositories, May 28–29, 2018, Gothenburg, Sweden. ACM, New York, NY, USA,12 pages. https://doi.org/10.1145/3196398.3196430 本次数据分析工作基于SOTorrent数据库展开,在该论文已有的工作和开源代码的基础上,进行扩展方面的数据分析。 SOTorrent的相关数据集:https://zenodo.org/record/4415593#.YfKrKf5Bw7E SOTorrent相关研究资料网址: https://empirical-software.engineering/sotorrent/ https://github.com/sotorrent SQL 和 Bash 脚本,用于导入官方 Stack Overflow 数据转储和 SOTorrent 数据集,从 BigQuery GitHub 数据集中检索 Stack Overflow 引用,并从 SOTorrent 数据集中检索数据以进行分析,下载地址:https://doi.org/10.5281/zenodo.1116346 从官方 Stack Overflow 数据转储中提取文本和代码块的版本历史。下载地址:https://doi.org/10.5281/zenodo.835046 SOTorrent数据分析补充材料,下载地址:https://zenodo.org/record/1201554