代码异味检测数据集CodeSmellDetectionDataset-saifuddinmahmud
数据来源：互联网公开数据
标签：代码异味，数据集，软件工程，代码质量，代码审查，机器学习，编程语言，软件维护
数据概述： 该数据集包含来自多个开源项目的代码片段及其标注的代码异味信息，适用于代码质量分析和代码异味检测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的多个软件项目和开源社区。
数据维度：数据集包括代码片段的文本内容，代码异味的类型（如长方法，重复代码，过长参数列表等），代码异味的严重程度，注释等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个开源项目的代码库和相关文献，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于软件工程，代码质量分析，代码审查等领域的研究和应用，特别是在代码异味检测，代码重构及软件维护等方面具有重要应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于代码异味检测，代码质量评估等软件工程研究，如代码异味的检测算法研究，代码质量的影响因素分析等。
行业应用：可以为软件开发团队提供数据支持，特别是在代码审查，代码重构和软件质量改进方面。
决策支持：支持代码质量的监控和改进，帮助开发团队制定更好的代码质量和维护策略。
教育和培训：作为软件工程和编程课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码质量分析，代码异味检测及相关技术。
此数据集特别适合用于探索代码异味的识别与分析规律，帮助用户实现代码异味的自动检测，优化代码质量和维护效率，提高软件开发和维护效率。
