Sampling_Threat_Based_软件工程跨库使用模式挖掘采样威胁研究数据

数据集概述

本数据集围绕跨库使用模式挖掘中的采样威胁展开，聚焦软件工程工具对代码关系、规律、模式或规则的挖掘场景，探讨基于特定库和框架筛选的项目样本对跨库模式泛化性的影响。通过模拟实验和真实案例研究不同采样方法的威胁。

文件详解

• 文件名称：Archive.zip
• 文件格式：ZIP
• 字段映射介绍：数据集唯一文件，为压缩包格式，具体内部文件结构及字段需解压后查看，内容可能包含模拟实验数据、真实案例数据及相关分析结果。

数据来源

论文“The Sampling Threat when Mining Generalizable Inter-Library Usage Patterns”

适用场景

• 软件工程模式挖掘研究：分析跨库使用模式挖掘中采样方法对结果泛化性的影响机制。
• 代码推荐工具优化：为提升代码推荐、自动补全工具的可靠性提供采样策略改进依据。
• 软件分析方法评估：评估不同采样方法在挖掘跨库使用模式时的有效性与局限性。
• GitHub数据使用研究：探究GitHub搜索API在获取软件项目样本时的潜在偏差及应对方案。