摘要：提出了一种支持软件资源可信评估的框架,并分析了该框架涉及到的技术,如证据收集、证据信任管理和可信评估等.阐述了该框架在北京大学软件资源库中的设计决策和实现方案,并给出一个详尽的实例分析.

摘要：软件项目开发人员行为特征是软件工程领域所关注的重要问题之一,获取个体行为特征可用于评估项目发展的进度、认识项目的发展特征、发现制约项目发展的瓶颈以及发觉项目开发过程中的异常现象.文中基于Alitheia平台设计并实现了两个测度插件,并结合一些著名开源软件项目的版本控制系统SVN库中的相关数据,对参与项目的开发人员的多种贡献行为和协同行为进行度量和深入分析,发现了一些具有重要理论和实践价值的现象与结论,揭示了开源模式下开发人员的部分行为特征.

摘要：互联网规模的软件资源库正从根本上改变传统的软件开发模式,资源库中海量软件的高效层次分类对基于互联网资源的软件开发具有重要意义.传统软件分类方法基于软件源代码或字节码实现粗粒度的扁平分类,并且只在小规模数据集上进行了验证.文中提出了一种基于软件在线属性聚合的层次分类方法,设计了一个层次分类框架,基于跨资源库软件在线描述和标签的加权聚合,实现对海量软件的高效层次化分类.文中在超过18 000个开源软件上进行交叉验证,实验结果表明文中提出的在线属性加权聚合方法能显著提高软件分类效果.在粗粒度扁平分类下文中方法能够达到基于源代码/字节码分类近似的性能,而且,与相关工作比较,文中方法实现了涵盖123个更细粒度类别的层次化分类,能够更有效地对海量软件进行分类.

摘要：随着软件复用技术的发展,Internet上出现了大量可以被利用的软件资源,如Web Services,JAR包等。但是,这些软件资源常常缺乏必要的描述信息和使用说明。为此,提出了一种基于Internet的JAR包使用信息收集方法,以帮助用户检索并整理Internet上已经存在的JAR包描述信息和用户使用评论,辅助软件复用的成功进行。基于该方法,设计并实现了北京大学软件资源库JAR包使用信息收集子系统。该系统目前已经为6000余个JAR包资源收集、整理了相关的描述和评论信息。