Bakgrund: Programvara med öppen källkod har en allt större betydelse för modern mjukvaruutveckling. Men det finns också en växande oro för hållbarheten i sådana projekt, som vanligtvis förvaltas av ett litet antal utvecklare, ofta arbetar som volontärer. Mål: I detta dokument föreslår vi en strategi för att identifiera GitHub-projekt som inte aktivt upprätthålls. Vårt mål är att uppmärksamma användarna på riskerna med att använda dessa projekt och eventuellt motivera andra utvecklare att anta underhåll av projekten. Metod: Vi utbildar maskininlärningsmodeller för att identifiera oupprättade eller glest underhållna projekt, baserat på en uppsättning funktioner om projektaktivitet (rekommendationer, gafflar, frågor, etc.). Vi validerar empiriskt modellen med bästa prestanda med de viktigaste utvecklarna av 129 GitHub-projekt. Resultat: Den föreslagna metoden för maskininlärning har en precision på 80%, baserat på återkoppling från verkliga utvecklare med öppen källkod; och en återkallelse av 96%. Vi visar också att vår strategi kan användas för att bedöma riskerna med att projekt blir oupprättade. Slutsatser: Den modell som föreslås i detta dokument kan användas av användare och utvecklare med öppen källkod för att identifiera GitHub-projekt som inte underhålls aktivt längre. • Programvara och dess teknik → Underhåll programvara; KEYWORDS
Nyligen, Coelho et al. I Ref föreslogs en strategi för att identifiera oupprättade projekt i GitHub.
Identifying Unmaintained Projects in GitHub
{'venue': "ESEM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}