Open-source software (OSS) plays a vital role in the modern software ecosystem. However, the maintenance and sustainability of OSS projects can be challenging. In this paper, we present the CrOSSD project, which aims to build a database of OSS projects and measure their current project "health" status. In the project, we will use both quantitative and qualitative metrics to evaluate the health of OSS projects. The quantitative metrics will be gathered through automated crawling of meta information such as the number of contributors, commits and lines of code. Qualitative metrics will be gathered for selected "critical" projects through manual analysis and automated tools, including aspects such as sustainability, funding, community engagement and adherence to security policies. The results of the analysis will be presented on a user-friendly web platform, which will allow users to view the health of individual OSS projects as well as the overall health of the OSS ecosystem. With this approach, the CrOSSD project provides a comprehensive and up-to-date view of the health of OSS projects, making it easier for developers, maintainers and other stakeholders to understand the health of OSS projects and make informed decisions about their use and maintenance.


翻译:开源软件(OSS)在现代软件生态系统中扮演着至关重要的角色。然而,开源项目的维护与可持续性面临诸多挑战。本文介绍了CrOSSD项目,旨在构建一个开源软件项目数据库,并评估其当前的"健康"状态。该项目将采用定量与定性相结合的方法评估开源软件项目的健康程度。定量指标通过自动化爬取元信息获取,包括贡献者数量、提交次数及代码行数等;定性指标则通过人工分析与自动化工具针对选定的"关键"项目进行采集,涵盖可持续性、资金支持、社区参与度及安全策略遵循性等维度。分析结果将通过用户友好的网页平台呈现,使用户既能查看单个开源软件项目的健康状况,也能了解整个开源生态系统的总体健康水平。通过这一方法,CrOSSD项目提供了对开源软件项目健康状态的全面且实时视角,使开发者、维护者及其他利益相关方能够更便捷地掌握开源项目的健康状况,从而就其使用与维护做出明智决策。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
h2oGPT: Democratizing Large Language Models
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月16日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月16日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月16日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
5+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员