摘要 | 第8-9页 |
Abstract | 第9-10页 |
第一章 绪论 | 第11-21页 |
1.1 课题研究背景 | 第11-17页 |
1.1.1 开源软件复用 | 第11-12页 |
1.1.2 开源社区的发展 | 第12-14页 |
1.1.3 开源资源定位面临的挑战 | 第14-17页 |
1.2 本文主要工作 | 第17-21页 |
1.2.1 本文主要内容 | 第18-19页 |
1.2.2 本文的组织结构 | 第19-21页 |
第二章 相关工作 | 第21-29页 |
2.1 跨社区关联的相关研究 | 第21-23页 |
2.1.1 不同类型的数据关联研究 | 第21页 |
2.1.2 向量空间模型 | 第21-23页 |
2.2 开源软件资源定位的相关工作 | 第23-28页 |
2.2.1 软件项目检索研究 | 第23-24页 |
2.2.2 软件检索优化相关研究 | 第24-25页 |
2.2.3 软件排序相关研究 | 第25-26页 |
2.2.4 工业界现有相关系统 | 第26-28页 |
2.3 本章小结 | 第28-29页 |
第三章 基于文本的开源软件群体关注自动聚合技术 | 第29-37页 |
3.1 引言 | 第29-30页 |
3.1.1 问题背景 | 第29页 |
3.1.2 研究思路 | 第29-30页 |
3.2 基于文本的开源软件群体关注自动聚合算法 | 第30-33页 |
3.2.1 两类社区的元数据介绍 | 第30-31页 |
3.2.2 基于文本的开源软件群体关注自动聚合 | 第31-33页 |
3.3 实验结果及分析 | 第33-36页 |
3.3.1 实验准备 | 第33-34页 |
3.3.2 实验结果及分析 | 第34-36页 |
3.4 本章小结 | 第36-37页 |
第四章 基于群体关注度的开源软件检索优化方法 | 第37-48页 |
4.1 引言 | 第37-38页 |
4.1.1 问题背景 | 第37页 |
4.1.2 研究思路 | 第37-38页 |
4.2 基于群体关注度的开源软件检索优化方法 | 第38-41页 |
4.2.1 开源软件元数据优化和扩充 | 第38-39页 |
4.2.2 开源软件群体关注度评估 | 第39-40页 |
4.2.3 基于群体关注度的开源软件检索排序 | 第40-41页 |
4.3 实验结果及分析 | 第41-47页 |
4.3.1 实验准备 | 第41-43页 |
4.3.2 实验结果及分析 | 第43-47页 |
4.4 本章小结 | 第47-48页 |
第五章 基于群体关注度的开源软件检索系统的设计与实现 | 第48-59页 |
5.1 引言 | 第48页 |
5.1.1 问题背景 | 第48页 |
5.1.2 研究思路 | 第48页 |
5.2 基于群体关注度的开源软件检索系统架构 | 第48-58页 |
5.2.1 数据采集与处理 | 第49-51页 |
5.2.2 数据分析及服务构建 | 第51-54页 |
5.2.3 平台效果展示 | 第54-56页 |
5.2.4 平台性能优化 | 第56-58页 |
5.3 本章小结 | 第58-59页 |
第六章 总结与展望 | 第59-62页 |
6.1 工作总结 | 第59-60页 |
6.2 工作展望 | 第60-62页 |
致谢 | 第62-63页 |
参考文献 | 第63-67页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第67页 |