软件学报  2018, Vol. 29 Issue (8): 2258-2271   PDF    
面向开源生态的软件数据挖掘技术研究综述
尹刚1, 王涛1, 刘冰珣1, 周明辉2, 余跃1, 李志星1, 欧阳建权3, 王怀民1     
1. 国防科技大学 计算机学院, 湖南 长沙 410073;
2. 北京大学 信息科学技术学院, 北京 100871;
3. 湘潭大学 信息工程学院, 湖南 湘潭 411105
摘要: 全球开源软件生态中孕育的大众化软件生产模式正在快速形成一种新型的软件生产力,在软件开发和应用各个环节发挥了巨大作用.大众化软件生产的数据规模日趋庞大、协同范围不断扩展、管理模式高度精简,这些全球化特征使其在软件复用、协同开发、知识管理等环节面临诸多挑战,迫切需要新的理论指导和工具支持.首先,界定了大众化软件生产活动的分布范围、基本过程和数据形态;然后,从软件复用、协同开发、知识管理这3个核心环节对开源社区数据挖掘技术的研究工作进行了归类与分析;最后,总结了该领域研究工作存在的问题和未来的发展趋势.
关键词: 开源社区     软件仓库     开源软件     数据挖掘    
Survey of Software Data Mining for Open Source Ecosystem
YIN Gang1, WANG Tao1, LIU Bing-Xun1, ZHOU Ming-Hui2, YU Yue1, LI Zhi-Xing1, OUYANG Jian-Quan3, WANG Huai-Min1     
1. College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China;
2. School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing 100871, China;
3. School of Information Engineering Technologies, Xiangtan University, Xiangtan 411105, China
Foundation item: National Key Research and Development Program of China (2016YFB1000805); National Natural Science Foundation of China (61472430)
Abstract: Crowd-Based software production model in global open source software ecosystem is rapidly becoming a new paradigm in promoting software productivity, and has great impacts on many stages of software development and applications. Crowd-Based software production generates large amounts of software data, continuously expands its collaboration scopes, and highly simplifies its project management. These globalization features present many challenges to crowd-based software production in software reuse, collaboration development and knowledge management, which urgently require new theories and supporting tools. This paper first classifies the distribution, basic process and data form of crowd-based software production activities. Then it analyzes the studies of software communities on data mining technology from the three core aspects-software reuse, collaborative development and knowledge management. Finally, the paper summarizes the problems and future trends of research works in this field.
Key words: open source community     software repository     open source software     data mining    

近年来, 开源软件对软件开发技术、运行形态和服务模式都产生了前所未有的影响, 软件技术已进入网络时代[1, 2].截至2017年9月, 社交编程网站Github(github.com)托管了超过6 000万个软件版本库, 约2 500万用户参与到开源项目的开发和贡献, 有效支持了Linux, Rails, jQuery等知名开源软件对全球数百万自由开发者贡献的汇聚; 近年来发展迅速的软件问答社区StackOverflow(stackoverflow.com)已发布了约1 500万个软件问题, 每月有约5 000万名的活跃用户, 如此庞大的用户群形成了强大的问题解答能力, 平均响应时间仅为11min; 在国内, 手机操作系统MIUI在其用户社区的数百万发烧友帮助下, 保持了每周更新一次的惊人迭代速度, 这是小米手机短期内成功爆发的关键因素.开源软件已经形成了一种全球化创新发展的生态系统, 其中孕育的大众参与的软件开发模式正逐步形成一种基于互联网的新型软件生产力, 并已在软件开发和应用的各个环节发挥了巨大作用.

大众参与的软件生产活动以开源社区为平台, 其生产过程和制品数据对外开放, 允许不同类型的生产者参与其中, 能够有效汇聚来自互联网的创意和贡献.以开源软件为例, 分布在世界各个角落的软件开发者和用户在少数核心人员的协调下, 利用业余时间打磨出诸如Linux, Apache和Firefox等众多商业级软件产品.与传统工业化软件生产相比, 大众化软件生产具有以下特征.

1) 开发数据和应用数据高度开放且规模巨大.目前, 支持大众化软件生产和应用活动的开源社区包含了大量有价值的数据, 如软件代码[3]、软件版本[4]等软件制品和过程数据以及软件问答[5]、软件评价[6]等软件交流和反馈数据, 这些数据规模巨大, 且具有高度开放性.

2) 协同范围不断扩展.大众化生产的软件项目的主要推动力来自项目外部开发者和用户的贡献(如代码贡献[7]、缺陷报告[8]等), 尤其是随着Pull-Request等新型开发机制[9]的不断发展, 外部贡献的比率不断扩大, 软件生产活动将越来越依赖于项目的外围大众.

3) 项目管理模式高度精简.大众化软件生产通常没有规范的开发计划、过程说明, 甚至没有设计文档[7], 很多成功项目往往依赖于个别天才程序员[10].

大众化软件生产的上述特征有助于释放大众创意、汇聚大众贡献.然而, 由于生产力的快速提升, 软件复用、协同开发、知识管理等环节的现有生产模式开始面临新的挑战.

(1) 可复用软件资源快速增长且广泛分布, 软件资源的利用从对封闭资源集合的检索转向对大规模开放资源的可信定位.开源社区中存在大量可复用资源, 包括API[11]和代码片段[12]等.这些资源规模巨大、高度分散、良莠不齐, 难以用传统方式进行管理和评估[13, 14], 软件的可信性需求日益迫切[2].如何在开源社区数据中有效定位高度相关且高可信的可信软件资源, 成为软件复用环节迫切需要解决的瓶颈问题.

(2) 外部贡献比例不断增大, 软件开发任务的分配从面向团队的内部指派转变为面向开放群体的外部贡献.随着大众参与模式的不断改进, 来自外部开发者和用户的缺陷报告[8]、合并申请[9]、功能建议[15]等外部贡献不断增多, 其中出现的“陌生参与者”、低质量外部贡献等问题使现有开发任务指派技术[16, 17]面临新的挑战, 如何利用不同开源社区中的信息预测大众参与的任务优先级和潜在参与者, 成为软件协同开发能否高效推进的关键.

(3) 开源社区形成了海量软件知识文本, 软件开发过程的知识管理从技术文档的人工维护转向基于社区的知识推荐.开源社区中蕴含着大量关于软件编程[18]、API使用[19]、用户需求[20]、软件缺陷[21]的相关知识, 这使软件需求文档和缺陷报告等的自动维护成为可能, 对汇聚大众创意、精简项目管理具有重要意义.但是, 如何从社区数据中获取高质量软件开发相关知识并推荐给软件项目, 是实现软件知识管理的新挑战.

大众化软件生产面临上述新挑战和新问题具有一定的必然性, 其产生的根本原因在于, 大众化软件生产本质上是一种全球化软件工程活动, 需要从更大的范围去认识和把握其内涵和外延.近年来, 围绕上述问题, 国内外学者基于开源软件生态数据和相关软件过程数据, 开展了大量软件数据挖掘的研究工作.其中, 软件资源挖掘方向的研究关注可信评估和资源定位; 开发数据挖掘以最佳实践分析、缺陷优先级分析和技术专家识别等为核心; 软件知识推荐则关注问答挖掘和API示例挖掘等软件知识挖掘技术.

本文第1节对大众化软件生产的活动范围、基本过程和数据类型进行概述.第2节提出开源社区数据挖掘的基本框架, 并依据该框架, 从软件复用、协同开发和知识管理这3个方面对开源社区数据挖掘的研究工作进行综述.第3节对该领域当前研究存在的问题和机遇进行总结, 对未来工作进行展望.第4节总结全文.

1 大众化软件生产 1.1 开源社区

随着开源生态系统的发展和演变, 开源社区的概念内涵也不断拓展.目前, 开源社区主要可以划分为开源协同开发社区和开源知识分享社区, 两类社区中的数据从不同阶段、不同侧面反映了软件开发和应用等活动的历史数据和最新动态.如前所述, 这两类社区中都包含大量有价值的数据, 其中分布着大量记录了软件开发、分享、应用、维护等重要信息的不同维度的数据实体, 本文称其为软件信息实体, 简称信息实体或实体.其中, 软件协同开发社区(如SourceForge, Github等)中的信息实体主要为开发过程制品和软件资源, 如软件版本[3]、缺陷报告[8]、提交记录[22]等, 这些信息实体之间具有开发活动形成的相对稳定的结构关系, 如API调用关系[23]、开发者协同关系[24]等; 软件知识分享社区(如StackOverflow, OsChina, CSDN等)则包含了软件的文本描述[25]、社会化标签[26]、用户评论[6]、软件问答[5]等, 这些实体往往是对协同开发社区中信息实体的应用和评价, 具有更为丰富的语义关系.

这两类社区不仅通过软件名称、API、标签、描述等信息广泛连接, 而且通过大量同时活跃于这两类社区的参与者产生互动[5].这些实体及其关系为深入理解大众化软件生产模式的核心机理、突破传统软件开发的效率与质量瓶颈提供了有效的解决思路.软件知识分享社区中存在大量能够反映软件可信属性的数据[6], 对可信资源的定位具有重要价值; 大众参与者在不同社区的行为和贡献可用于解决“陌生参与者”问题; 而大众参与行为涌现出来的知识及其活跃度, 则为任务优先级预测和自动化知识管理提供了新的视角和途径.可见, 互联网中的软件协同开发社区和知识分享社区中的信息实体具有很强的互补性和关联性, 对其综合分析和利用将有助于解决可信资源定位、开发任务预测、社区知识推荐等大众化软件生产面临的新问题.软件在开发过程中产生和记录的软件演化和活动者组成了软件工程的大数据[7, 8].可以说, 开源社区已经呈现了大数据特征, 对开源社区数据的研究其实质是一种大数据条件下的工程技术研究, 具有十分重要的研究意义.

1.2 大众化生产的关键机制

大众化软件生产是以核心团队为中心、外部贡献为主要推动力开展的, 其关键机制在于如何高效地组织软件协同开发活动、合理地分配开发任务以及充分利用软件知识或复用软件代码.

在大众化生产过程中, 因为参与人员自由度高、协作程度松散, 外部贡献的代码参差不齐, 需要花费大量的时间和精力验证, 这已成为制约软件生产和进行有效协同开发活动的关键因素, 所以挖掘开发任务的优先级和为开发任务推荐合适的开发者(即开发任务预测)成为要关注的重点内容; 同时, 存在于软件知识分享社区内的软件知识虽然为软件开发文档提供了丰富的来源, 但如何从大量的知识中提取真正需要的内容, 是现阶段要解决的问题; 除此之外, 协同开发社区内包含海量的软件项目、软件代码等不同粒度的可复用软件资源, 由于大众软件开发活动缺乏严格的管理, 因而在这些资源中定位出高可信的相关软件资源, 成为大众化软件开发的需求.

因此, 围绕大众化软件生产面临的挑战和问题, 相关研究从多个角度开展了大量研究.本文重点关注其在软件资源复用、开发任务预测和软件知识推荐这3个方面的研究进展.

1.3 开源软件社区的数据特点

软件协同开发社区指的是以SourceForge, GitHub等为代表的管理软件开发、寻找开源代码、支持软件项目托管和大众软件开发的在线平台.以SourceForge为例, 该社区包含50万个软件项目, 参与者多达数百万人.可以说, 软件协同开发已经是软件开发的一种主流趋势, 而软件协同开发社区则是实现这个过程的主要平台, 在软件协同开发中有举足轻重的地位.以SourceForge为例, 一个在SourceForge上托管的软件工程项目可以在这个社区里看到项目相关的文本文档、所依赖的编译及运行环境、开发使用的工具包、开发者的邮件列表、用户使用的评价和讨论以及项目的代码版本库等信息.大众贡献者和项目管理者依托协同开发社区开展软件生产活动, 例如, 外围贡献者可以根据软件的描述找到自己感兴趣的软件项目, 结合项目的缺陷列表, 完成软件缺陷修复相关的开发工作; 项目的管理者会判断贡献者提交内容的质量和价值, 进而规划整个项目的发展方向.软件协同开发数据即从这样软件协同开发社区里而来, 见表 1, 它包括了协同开发活动过程中的代码版本库、缺陷库、提交信息、邮件列表、配置文件等软件仓库数据[6, 11].此类协同开发数据蕴含了软件开发的历史信息和未来动态, 通过对数据的挖掘与分析, 能帮助用户有效地进行协同开发, 提升用户的专业技能.例如, 在GitHub里, 用户可以围绕评论、代码质量、社区里程碑、人物关系等信息管理协同开发、学习知识以及获取声誉.这种大型的协同开发社区数据能够有效地支持改革创新, 共享知识和建立社区的多个途径.

Table 1 Data classification in open source collaborative development communities 表 1 开源协同开发社区数据分类

随着StackOverflow, OsChina, CSDN等这样软件知识分享网站的出现, 它们为用户提供了比传统交流方式更多的社交刺激, 比如通过丰富的网页环境来协同存储和管理内容, 以及一个能向同行或者潜在的项目参与者更生动展示他们的知识和专业的地方.可以看出, 软件知识分享社区为在线用户提供了一条快速获取专业技能的途径和一个丰富的交流信息平台, 对开发人员非常有益.以StackOverflow为例, 它主要是以提问和回答的形式来实现用户之间大部分交流.问题可以通过添加标签来进行类型分类, 而回答则是根据参与者对答案的赞同数量来进行排名.答案获得的赞同数量越多, 其参考价值也就越大.软件知识分享社区里的数据包括软件资源的文本描述、软件问答、软件评论、社会化标签以及相关在线文档等, 见表 2.这些数据极大地帮助了软件开发. StackOverflow的问答在代码评论和概念性的问题等方面非常有效, 也可以帮助开发者找到合适的代码示例以及API使用示例等有用信息, 从而帮助个人和企业利用这些信息进行相关开发.

Table 2 Data classification in open source knowledge sharing communities 表 2 开源知识分享社区数据分类

这两类社区虽然独立运行, 但是两类社区数据并不是独立存在的, 而是紧密相联的.很多时候, GitHub的开发者在StackOverflow上寻求解决他们的技术挑战的方案; 相似地, 他们可以参与StackOverflow回答其他人提出的问题.有研究表明, 同一用户在GitHub和StackOverflow上的活动存在着这样的关系:积极的GitHub提交者往往在StackOverflow上极少问问题, 但提供了比一般用户更多的答案; StackOverflow上的活动比率与GitHub上代码的变化活动是相关的.由此不难看出, 协同开发数据和知识共享数据有很强的互补性和联系性, 结合它们自身的特点, 综合分析利用, 可以解决可信资源定位、开发任务预测、社区知识推荐等大众化软件生产面临的新问题.

2 开源社区数据挖掘技术

近年来, 软件资源库挖掘(mining of software repositories)成为当前国际软件工程领域最为活跃的研究方向之一, 其中出现了大量围绕资源可信评估和定位、开发任务分配和社区知识管理等问题开展的数据挖掘研究, 表 3从软件资源挖掘、软件开发任务挖掘和软件知识挖掘这3个方面对这些研究工作进行了总结和梳理, 并根据其采用的数据挖掘和分析技术进行了分类, 较为直观地展示了这些研究所涉及的数据类型和方法技术.为了增加参考价值和覆盖面, 表中也增加了企业内部软件项目数据挖掘的研究[27-31].

Table 3 Comparison and classification of representative research 表 3 代表性工作的比较与分类

2.1 软件资源挖掘技术

软件资源库挖掘的主要任务是帮助开发者找到高质量的可复用软件资源.近年来, 以开源软件为主体的互联网软件资源规模迅速膨胀, 为开发人员复用开发提供了坚实基础.但是, 如何从海量互联网资源中快速准确定位到可信的资源, 是开源软件复用面临的挑战性问题.当前研究主要从开源软件可信评估和软件资源定位两个方面展开研究.

2.1.1 开源软件可信评估

工业化软件质量评估模型[14]主要关注产品本身及其严格定义的软件开发过程, 但开源软件项目管理高度简化的特点使得传统方法难以有效运用.针对开源软件质量评估问题, 早期一些学者提出了OpenBRR模型[61]、QSOS模型[62]和SQO-OSS模型[63]等, 将软件代码本身和软件项目社区等结合起来, 定义了包括可用性、安全性、可扩展性、项目文档等一系列复杂的指标对开源软件质量进行度量.这些评估模型虽然全面涵盖了开源软件从开发过程到开发社区等各个方面, 但是评估指标过于复杂, 整个评估过程难以实现自动化.为此, Lavazza等人[64]和Bauer[65]等人分别从代码编写风格和代码行数、最长函数行数等指标对软件代码进行静态分析, 从而对软件质量进行评估.然而这些方法仅关注软件的内部质量, 无法对软件的可用性和性能等方面进行度量.Zou等人[6]则从软件用户的角度入手, 提出了一种基于互联网用户评论的软件质量度量方法, 对互联网上海量用户评论的正面和负面倾向进行情感分析, 并基于评论数据, 从轻量性、易用性、稳定性等6个方面对软件质量形成综合评估, 该研究对本文基于社区信息的软件可信资源定位研究具有重要借鉴意义.

2.1.2 软件资源定位

在软件资源定位方面, 研究人员从不同层面、不同角度提出了帮助开发者快速定位所需资源的技术, 包括软件自动分类、软件特征定位以及软件可追踪性分析技术.

基于分类的软件资源定位以软件类别为粒度, 将具有相似功能的软件聚合在一起, 能够有效提高软件的查找效率.当前, 相关研究的基本思想是:给定一个软件分类体系, 基于软件代码或描述等数据, 利用支持向量机(SVM)[66, 67]、潜在语义索引(LSI)[68]、概率主题模型(LDA)[69]等方法对软件进行分类.这些方法主要针对具体软件的分类, 在面向互联网规模的软件定位时面临可扩展性差、分类效率低等性能问题.为此, Xia等人[26]和Wang[70]等人基于软件在线标签及描述数据, 通过标签推荐和分类实现大规模软件资源的组织.软件分类研究主要面向软件资源的组织管理, 分类过程中聚焦于软件本身的代码或描述, 而软件的质量、用户评论等来自其他社区的可信数据并未被作为分类属性的一部分加以考虑, 因此分类结果仅仅完成了相似功能软件的聚合, 而无法对同一类别下的软件根据可信进行排序.

基于特征的软件资源定位是以特征为粒度的软件资源定位, 具体包括特征分析和特征定位两个步骤.传统的特征分析技术主要从软件源代码、注释等数据中提取软件的领域特征[32, 33], Dumitru等人[25]和Davril[34]等人则首次提出了基于互联网社区文本数据的特征分析方法, 利用Softpedia.com和CNET.com中海量软件的在线特征描述信息构建软件的特征模型.在此基础上, 特征定位的难点在于自然语言的特征描述与编程语言的代码实现之间存在鸿沟.为此, 人们先后采用了文本分析、静态代码分析、动态运行轨迹等多种方法实现特征定位[71], 并提出了一系列组合方法[35-38], 其中具有代表性的是Dit等人[38]设计了一个面向特征定位的数据融合模型, 将代码文本分析、动态执行轨迹以及代码依赖关系结合起来, 利用链接分析技术(HITS或PageRank)对挖掘结果进行优化.当前, 基于特征的软件资源定位主要针对具体软件, 从软件代码中定位到特定特征的实现.但是在互联网环境下, 实现相同特征的软件资源通常数量巨大, 当前研究仅从特征描述与特征实现之间的相关性强度进行排序, 而并未把特征实现代码的质量、易用性等可信属性纳入考量.

基于链接的软件资源定位主要是对不同类型资源和制品的可追踪性分析, 定位与其相关的软件生产活动产生的缺陷报告、说明文档、交流讨论等资源.目前, 多数可追踪性恢复研究采用文本挖掘方法[27, 39, 40], 但是文本挖掘方法很大程度上依赖于文本信息质量以及查询输入质量.为此, Dasgupta等人[41]和Capobianco[42]等人分别将语义关联和词性分析纳入进来, 通过扩展文档库和仅保留名词的方法, 有效提高了文本挖掘方法的效果.不同于上述文本挖掘方法, Begel等人[72]通过对项目开发活动进行分析, 建立人和制品的关联网络, 并设计了一种基于路径的查询语言, 能够用于相关人员、代码、缺陷等的发现和定位.

综上所述, 当前, 软件资源可信定位相关工作从可信评估和资源定位两个角度独立开展研究, 取得了大量成果, 对本文具有重要借鉴意义.但是在互联网环境下, 针对大规模软件资源, 传统的可信度量方法过于复杂, 需要较大代价.同时, 资源定位方法主要针对定位的准确性, 缺乏在定位过程中考虑软件质量和用户满意度等重要可信属性.如何将资源可信分析与定位结合起来, 权衡资源的可信性和定位的准确性, 实现大规模软件资源的可信定位, 是该方向有待深入研究的新问题.

2.2 软件开发任务挖掘技术

软件开发任务挖掘主要是通过数据挖掘的手段对软件项目管理提供辅助决策, 以降低开发活动的管理开销.在大众化软件生产场景下, 来自外部开发者和用户的贡献不断增多, 如何有效地管理这些贡献的问题尤其突出.例如, 截至2017年10月, Mozilla一共收到140万个缺陷报告, 平均每天收到300多个[73].这就迫切需要对这些报告进行甄别和处理, 以实现快速响应.近年来, 该方向的研究点包括软件缺陷优先级分析、开发任务指派和技术专家识别等.

2.2.1 缺陷优先级预测

缺陷优先级预测能够帮助项目管理者按照缺陷严重程度对涌入的缺陷报告进行排序处理, 能够加快对严重缺陷的处理.为分析缺陷报告的质量, Hooimeijer等人[16]对27 000个缺陷的外部特征进行统计分析, 并设计了缺陷报告质量描述模型, 以预测某缺陷报告是否能够在给定时间内被指派.该研究对缺陷报告系统以及缺陷提交者所应该强调的特性具有重要启示.

基于历史缺陷的优先级信息进行优先级预测是普遍使用的方法, Lamkanfi等人[43, 44]利用历史缺陷报告的描述及严重性信息构建分类器, 自动判断缺陷报告是否严重, Yu等人[28]则基于缺陷报告中的类别、里程碑等信息采用神经网络模型对缺陷优先级的预测.不同于直接以优先级为类别构建分类器的优先级预测方法, Kim等人[45]将缺陷类别作为预测缺陷优先级的指标, 首先统计分析不同类别报警信息的优先级, 然后对新报警进行分类并根据类别确定其优先级.Zanetti等人[46]则将缺陷提交者作为预测缺陷报告有效性的重要指标, 根据“指派”和“抄送”关系构建提交者网络, 使用网络中心度等9个测度对缺陷提交者进行度量, 并据此预测缺陷的有效性.

现有方法主要根据缺陷的严重性(severity)对其进行分级, 严重性越高的缺陷, 其优先级就越高.其出发点是软件质量, 而不是用户需求及其活跃度.但是很多影响用户体验的缺陷虽然不是严重错误但可能会使用户失去兴趣, 最终导致项目发展受到影响.如何融合多个社区的数据, 综合考量缺陷本身的严重程度和用户需求对缺陷优先级进行分析, 是值得研究探讨的重要方向.

2.2.2 自动化开发任务指派

自动化开发任务指派机制能够有效减轻大众化软件生产中项目管理者的负担, 提高任务完成的效率和质量.基于分类的开发任务指派技术利用了历史缺陷处理轨迹或者开发者的开发活动信息, 对新产生的缺陷进行开发者指派[17, 29, 47-49].其中, Naguib等人[47]综合利用缺陷的评阅、指派、解决等信息刻画开发者的技术能力、项目角色及参与程度, 从而提高推荐的准确性; Xuan等人[49]则在文本分类方法基础上将网络分析方法结合起来, 基于开发者在历史缺陷中的同现关系构建开发者关联网络, 并利用该网络中各开发者的网络位置对分类挖掘结果进行优化.基于定位的开发任务指派回避了上述工作中复杂的机器学习训练过程, 通过分析引发缺陷的源代码文件来寻找合适的缺陷修复者.Vásquez等人[50]针对变更请求的指派, 首先定位与之相关的代码文件及所有者, 然后根据所有者在相关文件中出现的频次对其进行排序和推荐.相关研究对开发任务指派局限在项目内部开发者, 开发者的技术能力是最重要的考量指标.在大众生产模式下, 外部贡献越来越多, 如何充分发掘外部贡献者使其参与缺陷解决, 对于推动项目发展具有重要意义.同时, 除了技术能力外, 开发者的活跃程度或者参与意愿[74, 75]也会影响缺陷解决的质量和效率, 因此在做开发任务指派时, 应将其作为重要因素纳入考量.

2.2.3 领域专家识别与合作者推荐

事实上, 开发任务分配除了技术上的匹配外, 开发者的能力也成为越来越重要的因素.准确的专家识别, 对高度分散化、全球化的软件生产活动的管理具有重要意义.Mockus等人于2002年首先提出了基于数据挖掘的软件专家定位技术[30].近两年, 基于开源社区数据的软件专家推荐成为研究热点, 相关研究工作基于不同测度对开发者的技术能力进行度量.Nguyen等人[31]和Ma等人[51]分别从实现能力(implement expertise)和使用经验(usage expertise)两个角度, 通过分析开发者解决缺陷的时间分布和对函数的使用频率来度量开发者的技术水平.为推荐合适的合作者和指导者, Surian等人[24]基于SourceForge构建了“开发者-项目-类别/编程语言”网络, 然后通过在项目、类别/编程语言中的同现来定义开发者之间的社交距离, 进而为给定开发者推荐合适的合作者.Canfora等人[52]利用邮件列表和版本库数据, 从用户的交互活跃度和技术活跃度两个角度入手进行分析, 为项目新成员推荐合适的指导者.Gharehyazie等人[53]则利用开发者在项目中的社交网络, 分析其成为某一个项目贡献者的可能性.

当前, 领域专家识别研究主要从开发者的项目参与情况进行分析, 忽略了开发者在知识分享社区中的活动, 无法准确度量那些刚加入某项目的开发者的能力(即“陌生参与者”问题).如何将开发者在不同社区中的活动整合起来, 全面度量开发者能力, 是值得研究探讨的重要问题.

综上所述, 当前开发任务挖掘的研究基于缺陷历史数据对优先级进行预测, 并利用开发者的历史活动信息, 从开发能力、使用经验、沟通交互能力等不同测度提出了度量开发者技术能力并进行缺陷指派的方法, 这些工作为本文的研究提供了借鉴.但当前研究主要聚焦于一个项目或者社区内部, 对那些尚未积累足够数据的信息实体难以准确分析和度量.在大众化软件生产模式下, 与信息实体关联的数据往往散布在互联网不同社区中而不是局限在一处.例如, 与缺陷相关的数据不仅仅存在于项目缺陷管理工具中, 也散布在其他类似StackOverflow等社区的用户讨论评价中; 同一个开发者不仅活跃在协同开发社区中参与项目开发, 同时也活跃在知识分享社区中贡献开发知识和经验[5].这些数据聚合在一起才形成了对信息实体的完整描述.针对具体问题, 如何将分散的相互关联的社区数据有机整合与利用, 从而进行完整全面的度量, 是非常有意义的研究工作.

2.3 软件知识挖掘技术

软件开发的一项重要任务是开发过程的知识管理[76], 虽然软件企业以知识管理作为维护其核心资产的手段, 在互联网环境下, 其对改善软件项目的易维护性和大众参与度具有重要意义.近期的一些相关工作对开源社区的问答知识和API示例等数据进行了挖掘, 另有一些工作研究了如何把软件知识与开发环境实现有效集成.

2.3.1 问答知识挖掘

随着以StackOverflow为代表的知识分享社区的繁荣, 开源软件知识管理的内涵和范围都发生了变化.这些社区日益成为开发者获取知识的重要来源.Allamanis等人[54]对StackOverflow中提问的类型、概念、主题等分析发现, 该社区中的问题涵盖了不同编程语言、开发平台且涉及到各种类型的问题.Parnin等人[55]分析发现, StackOverflow中关于Android API的讨论涵盖了Android中87%的类, 而且这些讨论被用户浏览了超过7 000万次.随着这些社区的迅速发展, 研究人员开始关注以开源社区为单位的软件开发知识的抽取和挖掘, 以支持知识的高效获取、关联和推荐等, 包括相关问答的检索[18]、常见问题解答的自动抽取[56]、代码注释自动生成[57]、API关联文档获取[19, 58]、知识分享社区与开发环境的集成[77]等典型研究.

2.3.2 API示例挖掘

如何使用某个API, 是开发者经常面对的问题.为快速准确检索API使用示例, Xie等人[59]将代码结构信息应用到示例代码检索中, 设计了一个基于频繁项集挖掘的API使用示例挖掘方法.他们首先基于现有代码搜索引擎获取相关源代码文件, 然后利用频繁项集分析方法对检索结果中API的使用模式进行挖掘, 从而分析抽取得到一个精炼的API使用示例.类似地, Bajracharya等人[60]提出了一种结构化语义索引技术(structured semantic index, 简称SSI), 利用不同软件项目对同一API使用的相似度来建立源代码实体与不同表述词汇的关联, 然后根据用户需要从代码库中检索相应API的使用示例代码.

2.3.3 软件知识与开发环境的集成

软件知识分享社区中积淀的大量软件知识, 如果能够与开发环境集成, 则有助于提高开发者效率.研究人员研究实现了一系列将知识分析社区与缺陷管理工具、集成开发环境等相结合的工具和方法.针对编程开发, Alberto[77]设计了一种将IDE与离线SOF数据无缝衔接的Eclipse插件, 该插件能够将Eclipse中的源代码与SOF中的相关讨论关联起来, 并能向其中添加相应的链接.开发知识与开发环境的集成使得开发者在进行开发时不用切换场景, 能够有效提高开发者的工作效率.针对软件缺陷, Correa等人[21, 78]以Chrome为例分析了在Chrome缺陷跟踪工具中嵌入的外部链接的类别以及这些链接对缺陷解决所带来的影响, 并聚焦于StackOverflow设计了一个基于标题文本相似度的方法来为缺陷推荐StackOverflow平台上的相关问答.

综上所述, 当前, 面向大众化软件生产环境下的知识管理研究主要面向编程知识的管理, 包括基于软件知识分享社区对代码检索、编程问题解答、API使用等, 采用文本挖掘和代码结构分析相结合展开研究, 并对如何将开源社区知识集成到开发环境中进行了初步探索.虽然软件知识分享社区积累了丰富的知识, 但是相对于传统的软件开发文档, 这些知识数据存在重复数据多、质量参差不齐等问题, 当前工作尚未对此进行深入研究.同时, 当前研究对知识分享社区中面向开发活动维护文档的分析和挖掘涉及较少, 虽然有部分文章对缺陷和相关讨论进行自动关联展开研究, 但是仅基于简单的相似度分析方法难以获得理想的效果.如何对知识分享社区中的需求知识和缺陷知识进行筛选整合, 将语义分析与社交网络结合起来, 实现跨社区、高质量、高准确度的项目文档自动关联及自动维护, 是一项极具研究价值的工作.

3 软件信息网络研究的挑战与展望

近年来, 软件工程领域主要围绕软件协同开发社区的仓库数据开展了大量挖掘工作, 其中围绕资源定位、任务分配和知识管理的挖掘工作一直是研究热点.但这些研究主要局限于某个特定开源社区或者某个特定的软件项目, 没有以更广阔、更综合的视角去研究开源社区数据的挖掘问题.从网络科学的角度来看, 开源社区数据中的大规模多样化信息实体及其关联关系已经形成一种边界开放、内涵丰富的信息网络, 本文称其为软件信息网络(software information network).软件信息网络本质上是一种异质信息网络, 它的节点和边可具有多种类型, 能够很好地将不同社区中的信息实体及其丰富的结构关系和语义关系融合起来, 对其处理和分析, 有助于充分发掘开源社区数据中蕴含的信息和知识, 为解决大众化软件生产面临的新问题提供了一种全新思路.那么, 如何构造软件信息网络?如何利用软件信息网络更好地解决大众化软件生产环境下的可信资源定位、开发任务预测和社区知识推荐等新问题?为此, 本文首次提出软件信息网络挖掘问题, 其内涵为:如何基于分散在互联网不同开源社区的数据实现高质量软件信息网络的构造和分析, 并通过对软件信息网络的挖掘来解决软件开发过程中的可信资源定位、开发任务预测、社区知识推荐等大众化软件生产面临的新问题.综上所述, 本文软件信息网络挖掘问题的提出主要基于以下判断:(1)大众化软件开发本质上是一种全球化软件工程活动, 其内在线索需要在更大的范围内考察和挖掘; (2)软件协同开发社区和软件知识分享社区的信息实体具有很强的互补性和关联性; (3)软件信息网络有助于综合利用各类社区中广泛互联的数据.

开源社区数据中蕴含着大量对软件开发具有重要作用的软件资源、软件知识和关联关系.自从本世纪初软件仓库挖掘技术出现以来[7], 人们利用统计、图论、机器学习、语义Web等手段对软件仓库数据进行挖掘, 不仅发现了软件开发活动的很多特有规律, 也据此设计出很多新型软件工具.近年来, 软件仓库挖掘已经扩展到各类开源社区的数据, 呈现出快速扩展的趋势.分析已有文献, 目前研究工作的局限性及其发展趋势主要表现在以下几个方面.

3.1 不同类型开源社区的数据融合与利用

根据研究数据对象的不同, 现有开源社区数据挖掘的研究大致可以划分为面向协同开发社区的数据挖掘(如SourceForge版本库数据挖掘)和面向知识分享社区的数据挖掘(如StackOverflow问答数据挖掘).软件协同开发社区逐步由集项目门户和各种开发工具于一体的综合社区逐步发展为仅包含版本、缺陷管理和社交工具的专业生产社区, 其开发过程的知识分享和技术支持越来越依赖于软件知识分享社区.现有的软件仓库挖掘研究主要利用来自协同开发社区的软件版本库、缺陷库、邮件列表等数据, 忽略了对知识分享社区中数据的利用.

目前, 软件知识分享社区已经成为用户反馈、技术支持等软件维护活动的重要平台, 其数据能够有效反映软件的流行度、应用规模、用户评价以及大量更为具体的内容.这类社区本质上是对软件在互联网范围的大众化测试结果的发布和交流平台, 能够对软件仓库挖掘给以很多补充.例如, 现有的软件特征定位通常会得到大量功能相似的软件包或API, 对其进一步筛选往往是一项耗时且困难的工作, 但是通过考察候选结果在知识分享社区中的热度和评价, 则可能会得到传统方法达不到的效果.因此, 两类社区数据的综合利用将是本领域一个重要发展趋势.

3.2 结构化关系和语义化关系的关联与挖掘

根据研究方法的不同, 现有开源社区数据挖掘研究大体可以分为基于结构关系的挖掘和基于语义关系的挖掘.其中, 基于结构关系的挖掘主要是基于项目中程序调用、软件依赖、开发者协同、开发者与开发制品等之间的关联关系, 利用PageRank、随机游走等图论和社交网络分析方法进行挖掘; 基于语义关系的挖掘则基于源代码标识符、代码注释、社区讨论等文档数据, 利用支持向量机、随机主题模型等文本挖掘方法进行分析.

在互联网软件协同开发社区和软件知识分享社区数据中, 针对同一对象, 如第三方软件API, 既有软件依赖的结构化关联信息, 也存在包名、方法名、代码注释、说明文档等语义化信息, 两类信息从不同侧面描述了对象实体.现有绝大部分相关工作主要侧重于对结构关联关系或者语义关联关系某一方面单独展开研究, 虽然有部分工作将软件代码中的文本语义关系与代码依赖的结构关系结合起来进行研究, 但是这种关联也仅仅局限在项目或是社区内部, 忽略了在跨社区范围内两者之间广泛存在的互补性.在信息网络研究领域, 将结构化关系与语义关系融合起来已有不少研究成果.如何充分利用软件工程数据特点、根据挖掘任务将结构化关系挖掘方法和语义分析方法有机结合起来, 将是下一步的研究热点和难点.

3.3 面向开源社区数据的统一信息模型和框架

现有软件仓库挖掘领域的研究工作主要按研究问题的不同进行区分, 尚未形成具有明晰脉络的技术体系.这一方面是因为该领域不断有新的数据类型和新问题涌现出来, 数据结构庞杂、规范性差, 研究工作尚处于初期的快速发展阶段; 另一方面, 则是由于缺少从全局和共性的角度去考虑开源社区数据的信息模型及其挖掘问题的基础性研究工作.这种情况不利于该领域相似研究工作的继承、借鉴和比较, 也不利于该领域的长期发展和积累.事实上, 从上述相关工作的分析不难发现, 很多软件数据挖掘问题都是采用SourceForge, Github和StackOverflow等几个大型数据集, 而这些数据集完全可以共享同一个信息模型和基础算法.遗憾的是, 目前本领域没有像学术文献数据挖掘领域那样形成相对公认的理论框架.虽然学术文献数据的标准化经历了数十年时间的发展才打到目前的程度, 但是开源社区数据的标准化随着软件开发工具的发展越来越得到重视, 加强基础性研究的基本条件已经具备.

3.4 面向大众生产的新型软件开发支撑工具

在大众生产模式下, 外部贡献是大众化软件生产的主要推动力, 近年来, 其在软件项目中的比重呈现不断增长的趋势.尤其是随着以Github为代表的社交编程社区以及StackOverflow为代表的软件开发问答社区的兴起, 越来越多的外部开发者通过Pull-Request方式贡献代码、通过参与问答贡献知识.围绕外部贡献有效组织软件协同开发活动, 包括开发任务的有效组织和社区软件知识的高效利用, 是大众化软件生产能否成功的重要前提.

现有面向软件协同开发的挖掘技术, 如缺陷分类、缺陷指派和专家发现等, 主要是根据开发者在项目内部的历史行为和贡献评估其开发能力.如何将开发任务和软件缺陷指派给项目核心成员以外的其他开发者, 或者如何邀请具有丰富经验的外部开发者来评阅项目的外部贡献, 是现有方法难以解决的新问题.其主要原因一方面在于很难获取到外围开发者的项目开发数据; 另一方面, 即使获取到其项目开发数据, 也很难判断其对该项目的熟悉程度和关注程度.这些问题都需要引入新的机制和方法来解决.

此外, 利用社区知识来简化开发者的维护工作, 如完善需求文档、补全缺陷描述等, 是目前的重要趋势.软件开发需要将分散在知识分享社区中的高质量文本与开发活动关联起来, 对软件开发给以说明.如何将开发者在知识分享社区中发布的知识推荐到其在开发社区的相关开发活动, 以实现更为有效的知识管理机制, 是现有研究尚未深入研究的问题.

近年来, 信息检索(information retrieval)领域开始从网络科学的角度研究数据挖掘问题.Han等人将现实世界的数据集合建模为异质信息网络(heterogeneous information network), 将聚类、分类、排序、搜索、主题分析、关系预测等大量数据挖掘问题转化为信息网络分析问题[79, 80], 在学术文献数据挖掘、社交网络数据挖掘等多个领域得到成功应用.我国学者也在该方向取得了丰硕的学术成果并开展了成功实践[81, 82].异质信息网络分析技术强调充分利用不同类型的信息实体及其之间的关联关系, 对大规模异构数据条件下的软件资源定位、开发任务预测、社区知识推荐以及建立统一的软件数据信息模型和研究框架具有重要借鉴意义.

4 结论

在互联网环境下, 大众参与的软件开发模式作为一种新型的软件生产模式, 在软件开发活动中有了越来越大的生产力, 产生了巨大的影响力.与之相应的, 开源社区也出现了大量的软件资源和知识文本, 呈现了出大数据特征, 并为大众软件开发活动提供支持和帮助.同时, 大众软件开发也面临着软件资源定位、开发任务预测和软件知识推荐等亟需解决的问题.本文围绕着这3个方面展开了研究, 将软件仓库挖掘技术引入了软件信息网络挖掘, 结合了软件协同开发社区和知识分享社区两类社区数据之间很强的互补性和关联性, 突破了相关研究面向某个特定的开源社区甚至特定的软件的局限性, 以更广阔、更综合的视角综合分析并总结了相关研究工作, 为大众化软件生产提供了新的研究思路.最后, 本文指出了开源社区数据挖掘技术未来的发展趋势, 即软件协同开发社区和知识分享社区的融合, 可望形成能够综合利用其中信息和知识的软件信息网络, 而对这个软件信息网络的挖掘是信息检索领域最新理论和软件仓库挖掘技术相结合的研究思路, 具有很强的新颖性和极大地研究价值, 可望在大众化软件生产条件下软件开发技术的关键技术方面取得突破.

附录

NLP: Natural Language Processing     JS: Jensen-Shannon

SVM: Support Vector Machine          LDA: Latent Dirichlet Allocation

LSI: Latent Semantic Indexing        KNN: K-Nearest-Neighbor

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