As modern software development increasingly relies on reusable libraries and components, managing dependencies has become critical for ensuring software stability and security. However, challenges such as outdated dependencies, missed releases, and the complexity of interdependent libraries can significantly impact project maintenance. In this paper, we present a quantitative analysis of the Neo4j dataset using the Goblin framework to uncover patterns of freshness in projects with different numbers of dependencies. Our analysis reveals that releases with fewer dependencies have a higher number of missed releases. Additionally, our study shows that the dependencies in the latest releases have positive freshness scores, indicating better software management efficacy. These results can encourage better management practices and contribute to the overall health of software ecosystems.


翻译:随着现代软件开发日益依赖可复用的库与组件,依赖管理已成为确保软件稳定性与安全性的关键环节。然而,过时的依赖项、遗漏的版本发布以及相互依赖库的复杂性等挑战,可能对项目维护产生显著影响。本文利用Goblin框架对Neo4j数据集进行定量分析,以揭示不同依赖数量项目中的版本更新规律。分析表明,依赖较少的发布版本存在更多的遗漏发布现象。此外,研究发现最新发布版本中的依赖项具有正向的新鲜度评分,这反映出更优的软件管理效能。这些结果有助于推动更有效的管理实践,并促进软件生态系统的整体健康发展。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
31+阅读 · 2022年2月15日
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员