数据集概述
本数据集是关于AI系统技术债务与反模式的系统性映射研究相关成果，包含1个Excel文件和6个CSV文件，共7个文件。文件涵盖原始研究列表、技术债务类型、受影响的软件质量属性、反模式及解决方案等结构化信息，为AI系统技术债务研究提供基础数据支持。
文件详解
- 综合数据文件
- 文件名称：
00-all-data.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含所有重要研究构造的汇总表格，整合了各CSV文件的核心信息
- 原始研究列表文件
- 文件名称：
01-primary-studies.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含PID（研究ID）、DOI（文献标识）、title（标题）、authors（作者）、year（年份）、venueType（发表场所类型）、industryInvolvement（行业参与情况）等字段
- 已确立技术债务类型文件
- 文件名称：
02-established-td-types.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含PID、DOI、debtType（债务类型）、reportedFacet（报告维度）、extractionComments（提取说明）等字段
- 新型技术债务类型文件
- 文件名称：
03-new-td-types.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：记录研究中识别的新型AI系统技术债务类型相关信息
- 受影响软件质量属性文件
- 文件名称：
04-affected-qas.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：记录技术债务与反模式影响的软件质量属性信息
- 已识别反模式文件
- 文件名称：
05-antipatterns.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：记录AI系统中识别的反模式相关信息
- 解决方案文件
- 文件名称：
06-solutions.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：记录针对技术债务或反模式的解决方案信息
数据来源
论文“Characterizing Technical Debt and Antipatterns in AI-Based Systems: A Systematic Mapping Study”
适用场景
- AI系统技术债务研究: 分析AI系统中技术债务的类型、分布及影响因素
- 软件反模式识别: 识别AI系统中常见的反模式及其特征
- 软件质量保障: 研究技术债务与反模式对AI系统软件质量属性的影响机制
- AI工程实践优化: 基于解决方案数据，为AI系统开发中的技术债务管理提供参考
- 系统性映射研究支持: 为相关领域的系统性文献综述和元分析提供结构化数据源
