Abstract-Software-utveckling är i allt högre grad beroende av bibliotek och ramverk för att öka produktiviteten och minska tiden till marknaden. Trots detta saknar vi fortfarande teknik för att bedöma utvecklares kompetens i allmänt populära bibliotek och ramverk. I denna uppsats utvärderar vi prestandan hos oövervakade (baserat på klusterbildning) och övervakade maskininlärningsklasser (Random Forest och SVM) för att identifiera experter i tre populära JavaScript-bibliotek: facebook/react, mongodb/node-mongodb, och socket.io. Först samlar vi 13 funktioner om utvecklare aktivitet på GitHub projekt, inklusive åtaganden om källkod filer som är beroende av dessa bibliotek. Vi bygger också en grundläggande sanning inklusive expertisen hos 575 utvecklare på de studerade biblioteken, som självrapporteras av dem i en enkät. Baserat på våra resultat dokumenterar vi utmaningarna med att använda maskininlärningsklassificeringar för att förutsäga expertis i programvarubibliotek, med hjälp av funktioner som utvunnits från GitHub. Sedan föreslår vi en metod för att identifiera biblioteksexperter baserade på klusterfunktionsdata från GitHub; genom att triangulera resultaten av denna metod med information tillgänglig på Linkedin-profiler, visar vi att den kan rekommendera dussintals GitHub-användare med bevis på att vara experter i de studerade JavaScript-biblioteken. Vi tillhandahåller också en offentlig dataset med expertis från 575 utvecklare på de studerade biblioteken.
Till exempel har REF använt sig av övervakade maskininlärningsklassificeringar för att identifiera experter i tre populära JavaScript-bibliotek.
Identifying Experts in Software Libraries and Frameworks Among GitHub Users
{'venue': '2019 IEEE/ACM 16th International Conference on Mining Software Repositories (MSR)', 'journal': '2019 IEEE/ACM 16th International Conference on Mining Software Repositories (MSR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}