基于函数的功能亲和力预测数据集-hatimcodes
数据来源：互联网公开数据
标签：函数亲和力，软件工程，代码分析，机器学习，数据集，软件维护，代码理解，程序设计
数据概述： 该数据集包含了用于预测函数之间功能亲和力的数据，旨在辅助软件工程师理解代码结构，优化代码维护和重构。主要特征如下：
时间跨度： 数据更新时间不定，数据内容随软件项目变化而更新。
地理范围： 数据主要来源于公开的软件项目，不限定地理范围。
数据维度： 数据集包括函数级别的代码特征、函数调用关系、函数之间的语义相似度、以及人工标注的亲和力标签。特征涵盖代码复杂度、函数规模、变量使用情况、注释信息等。
数据格式： 数据以CSV、JSON等格式提供，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息： 数据来源于公开的软件项目代码库，经过代码解析、特征提取和人工标注，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于软件工程、机器学习、自然语言处理等领域的研究，特别是在代码理解、软件维护、代码重构等方面具有重要价值。
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： 适用于代码结构分析、函数功能关联性研究、代码语义分析等学术研究，如代码模块化、代码可维护性评估等。
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、代码优化、软件缺陷预测等方面。
决策支持：支持软件项目的代码管理、维护策略制定，帮助开发者优化代码结构，提高代码质量。
教育和培训：作为软件工程、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码分析、机器学习在软件开发中的应用。
此数据集特别适合用于探索函数功能亲和力的规律与趋势，帮助用户实现代码理解、代码优化、软件维护等目标，为软件开发提供数据支持。
