源代码清理数据集SourceCodesCleanedDataset-trungkienluu
数据来源：互联网公开数据
标签：源代码，数据集，编程语言，软件工程，代码清理，代码质量，代码分析，软件开发
数据概述： 该数据集包含经过清理和整理的源代码数据，适用于代码质量分析，代码清理和软件工程研究等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的开源项目，具体包括多个国家和地区的软件开发者提交的代码。
数据维度：数据集包括清理后的源代码文件及其对应的原始代码，涵盖多个编程语言，如Python，Java，C++等。代码文件包括函数，类，模块，注释等信息。
数据格式：数据提供为ZIP格式压缩包，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个开源代码托管平台，如GitHub，GitLab等，已进行标准化和清洗，去除了不必要的注释和空白行。
该数据集适合用于软件工程，编程语言分析及代码质量评估等领域的应用，尤其在代码清理，代码审查和代码重构等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于代码质量评估，代码清理技术研究，如代码重构策略分析，代码复杂度测量等。
行业应用：可以为软件开发公司提供数据支持，特别是在代码审查，代码质量和代码重构方面。
决策支持：支持软件开发过程中的代码质量提升和代码审查策略优化。
教育和培训：作为软件工程，编程语言和代码质量课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码清理和代码质量评估技术。
此数据集特别适合用于探索代码清理算法和策略，帮助用户实现代码质量提升和代码审查策略优化，提高软件开发效率和代码质量。
