软件代码质量评估与代码异味检测数据集SoftwareCodeQualityAssessmentandCodeSmellDetectionDataset-dattamuthevi
数据来源：互联网公开数据
标签：代码质量, 代码异味, 软件工程, 静态分析, 代码度量, Java, 代码缺陷, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个开源Java项目的代码质量评估数据，记录了不同版本代码的代码异味信息、代码度量指标以及项目元数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了不同开源项目在特定时间点上的代码质量状况，时间跨度取决于各个项目的版本发布情况，最早可追溯到2016年。
地理范围：数据主要来源于全球范围内的开源Java项目，包括但不限于Spring Framework、JUnit、Kafka等。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要数据项包括：代码异味类型、代码度量指标（如复杂度、耦合度、代码行数等）、代码缺陷详情、项目版本信息、代码文件路径等。
数据格式：数据以CSV格式为主，便于数据分析和处理。部分数据包含HTML、PDF和文本文件，提供了额外的信息和文档。数据经过了初步的收集和整理，可以用于代码质量评估和代码异味检测。
来源信息：数据来源于对多个开源Java项目的静态代码分析，通过代码分析工具收集了相关数据，并进行了结构化处理。
该数据集适合用于软件工程、代码质量评估、代码异味检测、机器学习等领域的研究。
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：适用于软件工程、代码质量、代码异味检测等领域的学术研究，如代码异味对软件维护成本的影响、代码度量指标与缺陷关联性研究等。
行业应用：可以为软件开发行业提供数据支持，尤其是在代码质量评估、自动化代码审查、软件缺陷预测等方面。
决策支持：支持软件开发团队在代码质量管理、技术债务管理、软件重构等方面的决策。
教育和培训：作为软件工程、代码质量分析、静态代码分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码质量评估方法。
此数据集特别适合用于探索代码异味与软件缺陷之间的关系，评估不同代码度量指标对代码质量的影响，从而帮助开发人员编写更健壮、更易于维护的代码。
