GitHub är världens största källkodsarkiv. Det ger en git-baserad källkodshantering plattform och även många funktioner inspirerade av sociala nätverk. Till exempel, GitHub användare kan visa uppskattning av projekt genom att lägga stjärnor till dem. Därför är antalet stjärnor i ett arkiv ett direkt mått på dess popularitet. I detta papper använder vi flera linjära regressioner för att förutsäga antalet stjärnor i GitHub arkiv. Dessa förutsägelser är användbara både för arkivägare och kunder, som vanligtvis vill veta hur deras projekt fungerar på en konkurrenskraftig öppen källkodsutvecklingsmarknad. I en storskalig analys visar vi att de föreslagna modellerna börjar ge korrekta förutsägelser efter att ha tränats med antalet stjärnor som mottagits under de senaste sex månaderna. Dessutom rekommenderas specifika modeller som genereras med hjälp av data från databaser som delar samma tillväxttrender för databaser med långsam tillväxt och/eller för databaser med mindre stjärnor. Slutligen utvärderar vi möjligheten att förutsäga inte antalet stjärnor i ett arkiv utan dess rang bland GitHub-arkiven. Vi fann ett mycket starkt samband mellan förutsagda och verkliga rankingar (Spearmans rho större än 0,95).
GitHub arkiv med de flesta stjärnor för att undersöka prestanda linjär regression modeller för att förutsäga antalet stjärnor i framtiden REF.
Predicting the Popularity of GitHub Repositories
{'venue': 'PROMISE 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}