A Prediction Model of the Project Life-span in Open Source Software Ecosystem
在自然生态系统中，动物的寿命是由基因和其他一些生物学特性决定的。类似地，软件项目的生命周期与一些内部或外部特征有关。分析这些特征与项目生命周期之间的关系，可以帮助开发人员、投资者和贡献者控制软件项目的开发周期。本文提供了一个自由开源软件生态系统的项目生命周期的见解。通过对GitHub中项目特性的统计分析，发现程序设计语言的选择、文件的数量、项目的标签格式以及相关的成员关系表达式都会影响项目的生命周期。基于这些发现的特征，我们还提出了一个预测模型来估计开源软件生态系统中的项目生命周期。这些结果可以帮助开发人员在开源软件生态系统中重新安排项目。
2017-10-31 cs.SE
Identifying Coordination Problems in Software Development: Finding Mismatches between Software and Project Team Structures
当今的动态迭代开发环境给软件项目管理带来了巨大的挑战。在分布式项目环境中，“四处走动的管理”不再是一种选择，项目经理可能会错过关键的项目见解。TESNA（技术社会网络分析）方法和工具旨在为项目经理提供一种获得洞察力和采取纠正措施的方法和工具。TESNA通过分析项目不断发展的社交和技术网络结构来实现这一目标，这些网络结构使用来自多个来源的数据，包括CVS、电子邮件和聊天存储库。使用模式理论，TESNA有助于识别项目的社会和技术网络的当前状态与模式建议相冲突的领域。我们把这种冲突称为社会技术结构冲突（STSC）。在本文中，我们报告我们的经验，使用TESNA确定STSC在企业环境中，通过挖掘软件存储库。我们发现多个实例的三个STSC（康威的法律，代码所有权和项目协调）在许多正在进行的开发项目，从而验证我们已经开发的方法和工具。
2012-01-19 cs.SE
Risk Analysis and Success Levels of the Software Project Developed in Technocity
日常生活中几乎每个方面都需要的软件项目，每天都在增长并变得越来越重要。然而，这种不断增长的软件提出了一个更复杂的结构。然而，这种软件的增长是一个更复杂的结构。在这种情况下，分析和控制过程和软件项目的成功水平是想知道的。因此，本研究透过问卷调查中所发现的风险因素清单，来辨识与分析在泰诺城执行的软体专案所遇到的风险因素，并判断专案成功的程度。为此，收集了必要的数据，确定了软件风险因素，并对这些因素进行了分析。采用描述性分析方法对研究中获得的数据进行分析，使用Microsoft Excel 2010和IBM SPSS Statistics 21.0软件。此外，还包括分析结果和研究中开发的软件的成功程度。根据研究的结果，特别是;被观察到成功完成约95%的软件项目开发的Technopolis和交付给客户，尽管在项目的持续时间，预算，人员和目标的分歧。
2019-02-09 cs.SE
The Size of Software Projects Developed by Mexican Companies
目前，世界上大多数软件项目都是小型的，而不是大型的。尽管如此，开发和管理大型软件项目的方法论、工具、框架、过程等比小型软件项目的方法论、工具、框架、过程等更多。小型软件项目很重要，因为它们会产生大量的资源。例如：应用程序（小型移动应用程序）产生约250亿美元的收入。本文展示了我们的调查结果，由墨西哥软件开发公司建立的项目的规模。我们调查了107家墨西哥公司，发现他们开发的项目中有92%是微型和小型项目，8%是中型或大型项目。此外，根据我们的研究，墨西哥84.1%的公司是微型或小型企业。
2014-08-05 cs.SE
Managing layers of risk: Uncertainty in large development programs combining agile software development and traditional project management
如何在敏捷项目的多个级别上隐式和显式地管理风险还没有得到广泛的研究，有必要调查如何在大型敏捷项目中使用风险管理。这是本探索性研究的目的，它调查了以下研究问题：一个大型软件/硬件开发项目如何使用敏捷实践管理在项目/子项目和工作包级别的不确定性？
2021-03-16 cs.SE
Maintenance Support in Open Source Software Projects
互联网的便捷和大部分免费访问导致了开源软件（OSS）的使用越来越多。然而，人们普遍认为，封闭的专有软件在软件维护和管理等领域仍然更优越。本研究的研究模型建立了维护问题（如用户请求和错误处理）与开源软件通过项目论坛、邮件列表和跟踪器提供的支持之间的关系。为了进行这项研究，我们使用了一个由120个开源软件项目组成的数据集，涵盖了广泛的类别。研究结果表明，项目论坛和邮件列表在解决开放源码软件中的用户请求方面发挥着重要作用。然而，根据实证调查，已经探索出跟踪器被用作错误报告以及用户请求的有效媒介。
2015-11-27 cs.SE
A Parametric Analysis of Project Management Performance to Enhance Software Development Process
项目管理过程在软件项目的有效开发中起着重要的作用。项目管理过程中的关键挑战是对时间、成本、缺陷数量的估计，以及随后对apt开发人员的选择。因此，对上述因素的准确估计决定了项目的成功程度。本文通过对一家服务型软件公司开发的几个项目的实证研究，来理解项目管理过程。分析揭示了存在的变化，在上述因素之间的估计和观察结果。它进一步抓住了需要改善项目管理过程中的估计和资源分配，以实现高质量的软件产品。因此，本文旨在提高软件工程人员的认识，更好地估计和准确分配资源的重要性和意义，以开发成功的项目。
2014-07-20 cs.SE
Identifying the Importance of Software Reuse in COCOMO81, COCOMOII
软件项目管理是对项目计划、项目监控和项目终止的补充。计划的基本目标是寻找未来，诊断为成功完成项目而基本完成的属性，使进度计划生动化，并为属性分配资源。软件成本估算在软件项目的资源分配和投标等决策中起着至关重要的作用。本文阐述了传统的软件成本估算方法的概述。将各公司对软件项目的成本、工作量估算结果进行汇总，并将其与现有的成本模型进行分离，计算出MRE（平均相对误差）。我们已经将历史数据管理到COCOMO81，COCOMOII模型，并确定了恒星的困境是，没有成本模型给出了软件项目的准确估计。
2009-12-11 cs.SE
An Exploratory Characterization of Bugs in COVID-19 Software Projects
背景：COVID-19大流行的可怕后果影响了COVID-19软件的开发，即，用于分析和缓解COVID-19的软件。COVID-19软件中的漏洞可能是后果性的，因为COVID-19软件项目可能影响公共卫生政策和用户数据隐私。目的：本文的目标是通过对与COVID-19相关的开源软件项目的实证研究，帮助从业者和研究人员提高COVID-19软件的质量。方法：我们使用GitHub上托管的129个开源COVID-19软件项目进行实证研究。接下来，我们对收集到的项目中的550个错误报告进行定性分析，以确定错误类别。结果：我们确定了8个错误类别，其中包括数据错误，即，在COVID-19数据的挖掘和存储过程中发生的错误。已识别的漏洞类别出现在7类软件项目中，包括（i）使用统计建模执行与COVID-19相关的预测的项目，以及（ii）用于设计和实施医疗设备（如呼吸机）的医疗设备软件。结论：根据我们的研究结果，我们倡导通过数据科学从业者和公共卫生专家之间更好的协同作用来构建强大的统计模型。用户跟踪软件中存在安全漏洞，需要开发工具来检测数据隐私侵犯和安全漏洞。
2020-05-31 cs.SE
Implementing Effective Changes in Software Projects to Optimize Runtimes and Minimize Defects
本研究探索软件项目中学习和实施有效变更的策略，通过混合方法分析变更前后数据，识别关键技术并提供建议，显著优化运行时间、减少缺陷，为软件工程持续改进提供框架。
2025-02-25 cs.SE
Innovative Software Development and Project Management Framework for Technology Startups
本文提出融合敏捷与系统创新的软件开发流程，旨在帮助科技初创企业以最少项目管理经验提升开发效率，促进创意生成并减轻管理负担。
2025-10-25 cs.SE
Modularity Index Metrics for Java-Based Open Source Software Projects
开放源码软件（OSS）项目越来越受欢迎，这些天来，他们成为替代建设软件系统。尽管这些项目中有许多失败，但也有一些成功的故事，其中一个确定的成功因素是模块化。本文提出了第一个定量的软件度量标准来衡量基于Java的OSS项目的模块化水平称为模块化指数。该软件度量是通过使用SONAR工具分析sourceforge.net上的59个基于Java的OSS项目的大小、复杂性、内聚性和耦合性等模块化特征来制定的。这些OSS项目之所以被选中，是因为它们已经被下载了超过10万次，并且被认为具有成功所需的模块化特征。提取并分析了这些项目在类、包和系统级与模块化相关的软件度量。然后对发现的相似性进行分析，以确定类质量，包质量，然后结合系统架构措施制定模块化指数。在JFreeChart项目演进过程中度量模块化指数的案例研究表明，该软件度量能够识别项目的优势和潜在问题。
2013-09-23 cs.SE
An Analytical Approach for Project Managers in Effective Defect Management in Software Process
在任何软件行业中，缺陷估计和预测都是软件项目成功的主要调节因素。项目经理在有效预测和评估资源能力方面的成熟度和能力是产生高质量软件的战略驱动力之一。目前，还没有通过实证分析开发的评估技术来评估项目经理对有效缺陷管理的资源分配的决策能力。本文提出了一个基于产品的软件组织中进行的实证研究。通过对几个项目的深入调查，揭示了项目经理决策能力对实现上述目标的影响。本文使项目管理人员进一步认识到预测定位在资源分配中的重要性，以开发高质量的无缺陷软件产品。它还提高了公司的成熟度和在竞争环境中的持久性。
2012-03-29 cs.SE
A Systematic Review of Uncertainties in Software Project Management
许多项目失败已不是什么秘密，无论是哪个商业部门，软件项目都是众所周知的灾难受害者，不一定是因为技术失败，但更多的是由于其不确定性。在项目的日常工作中，由不确定性确定的威胁是真实和直接的，项目的风险往往很高。本文对软件项目管理中的不确定性问题进行了系统的综述。它有助于确定困难和行动，可以最大限度地减少项目中的不确定性影响，以及管理人员和团队如何为项目情景的挑战做好准备，目的是促进组织中项目管理的改进，并促进项目的成功。
2014-12-08 cs.SE
A Systematic Mapping Study of Empirical Studies performed with Collections of Software Projects
内容：在软件工程实验中，软件项目是常见的资源，尽管这些资源通常是在没有遵循特定策略的情况下选择的，这降低了结果的代表性和可复制性。一种选择是使用软件项目的保留集合，但这些集合必须是最新的，并有明确的指导方针来保证它们在很长一段时间内的更新。目标：对实证研究中选择软件项目的策略进行了系统的二次研究，以发现考虑的指导方针，项目集合的使用程度，提取的元数据以及随后进行的统计分析。方法：一项系统性映射研究，以识别2013年1月至2020年12月发表的研究。结果：122项研究被确定，其中72%使用自己的指南进行项目选择，27%使用现有的项目集合。同样，也没有证据表明项目选择过程有一个标准化框架，也没有应用与样本收集战略有关的统计方法。
2021-09-15 cs.SE
The best defense is a good defense: adapting negotiation methods for tackling pressure over software project estimates
软件评估是软件项目成功的关键，也是一项具有挑战性的活动。我们认为，估计问题不仅限于产生的估计，而且还使用承诺建立：项目利益相关者的压力估计改变他们的估计或接受不切实际的承诺，以实现业务目标。在这项研究中，我们采用了设计科学研究（DSR）的方法来设计一个基于谈判方法的工件，使软件评估人员能够在面对压力时捍卫他们的估计和寻找不切实际的承诺的替代方案。该人工制品是在实践者中传播谈判软技能的具体步骤。我们提出了初步的结果，从一个焦点小组，表明从业者从软件行业可以使用的工件在一个具体的情况下，估计和建立有关软件项目的承诺。我们未来的步骤包括根据焦点小组参与者的建议改进工件，并在行业中的实际软件项目中对其进行经验评估。
2022-03-25 cs.SE
A Guide To Deal With Uncertainties In Software Project Management
各种项目管理方法都没有考虑不确定性对项目的影响。在项目日常工作中，通过不确定性确定的威胁是真实和直接的，并且对项目的期望通常很高。项目经理面临着一个两难的境地：必须在现在对未来的情况做出决定，而未来的情况本质上是不确定的。不确定性管理在项目中的应用是项目成功的决定性因素。本文对软件项目中的不确定性管理进行了系统的回顾，并在此基础上提出了一个指南。它旨在以结构化的方式提出管理软件项目中不确定性的最佳实践，包括控制不确定性的技术和策略。
2014-11-07 cs.SE
Measuring Software Development Waste in Open-Source Software Projects
本文针对开源项目中软件开发浪费难以度量的问题，提出五项度量指标并在十个开源项目上验证，为工程管理者识别和管理 SDW 提供了可操作的实践依据。
2024-09-27 cs.SE
RSMM: A Framework to Assess Maturity of Research Software Project
本文提出RSMM框架，通过系统文献综述与专家访谈，将79项最佳实践划分为4个领域17项能力，系统评估并完善研究软件项目的成熟度与管理流程。
2024-06-03 cs.SE
Investigating Effort Prediction of Software Projects on the ISBSG Dataset
在过去的三十年里，已经提出了许多成本估算模型。在这项研究中，我们研究模糊ID3决策树作为软件工作量估计的方法。结合ID3决策树的原理和模糊集合论的概念，设计了模糊ID软件工作量估算模型，使该模型能够处理不确定和不精确的软件项目数据。MMRE（相对误差的平均幅度）和Pred（l）（在水平l的预测）被用作本研究的预测准确度的测量。使用ISBSG软件项目数据集进行了一系列实验。模糊树生长使用不同的模糊控制阈值。结果表明，优化模糊ID3参数可以大大提高软件成本估算的准确性。
2012-04-11 cs.SE
Leveraging Team Dynamics to Predict Open-source Software Projects' Susceptibility to Social Engineering Attacks
开源软件是软件供应链的重要组成部分。最近针对OSS开发团队的社会工程攻击使攻击者能够成为代码贡献者，然后将恶意代码或漏洞注入到项目中，目的是损害依赖软件。攻击者利用开发团队成员之间的互动和团队行为的社会动态来实现他们的攻击。我们引入了一种安全方法，利用团队动态的签名和模式来预测软件开发团队对社会工程攻击的敏感性，这些攻击可以访问OSS项目代码。所提出的方法是程序设计语言，平台，和兼容性无关的，因为它评估的OSS团队的互动，而不是OSS代码的工件。
2021-07-02 cs.SE
Orchestration of Global Software Engineering Projects
全球软件工程已经成为许多公司的事实，由于在实践中的实际需要。与同地项目相比，全球项目面临着许多额外的软件工程挑战。其中，质量管理变得更加困难，经常可以看到进度和预算超支。与同地项目相比，全球软件工程更具挑战性，因为需要整合不同的文化、不同的语言和不同的时区-跨公司和跨国家。在几个层面上开发地点的多样性严重危及项目的有效和目标导向的进展。在这份立场文件中，我们讨论了全球发展的原因，分布的草图设置和在全球项目中错位公司的编排视图，可以被视为“虚拟项目环境”。我们还提出了一系列问题，我们认为这些问题与全球软件工程有关。这些问题激发了进一步的讨论，以获得全球软件工程的研究议程。
2014-09-22 cs.SE
Probabilistic estimation of software project duration
本文提出了一个框架，在整个项目生命周期中使用的软件设计项目的估计表示的不确定性。该框架是灵活的，以适应在项目中的不确定性，并利用蒙特卡洛模拟计算传播的不确定性，努力估计对总项目的不确定性，因此，给项目经理的手段，使明智的决策在整个项目的生命。该框架还提供了一个机制，通过使用历史数据库积累项目知识，使工作量估计能够参考或实际上基于以前项目的成果。使用模拟数据的初步结果和进一步工作的途径进行了讨论。
2016-06-19 cs.SE
Visualization of Software and Systems as Support Mechanism for Integrated Software Project Control
许多软件开发组织仍然缺乏支持，无法对其软件开发过程进行智能控制，也无法确定其过程的性能和所生产产品的质量。通常缺少对关键过程和产品状态的检测和反应以实现计划目标的系统支持。在明确模型的基础上使度量制度化的一种方法是开发和建立一个所谓的软件项目控制中心（SPCC），用于系统的质量保证和管理支持。SPCC相当于控制室，这是机械生产领域的一个众所周知的术语。SPCC的一项关键任务是系统地可视化测量数据，以便为所有利益相关者提供面向背景、目的和角色的信息（例如，项目经理、质量保证经理、开发人员）。本文将概述SPCC概念，一个支持面向目标的数据可视化的具体实例，以及实际应用中的示例和经验。
2014-01-09 cs.SE
Design of the Inspection Process Using the GitHub Flow in Project Based Learning for Software Engineering and Its Practice
基于项目的学习（PBL）的软件开发（我们称之为软件开发PBL）已获得关注，作为一种实用的教育方法。许多研究报告了在软件开发PBL中引入GitHub等社交编码工具的情况。在教育中，向学习者提供反馈（建议，错误更正等）是很重要的，特别是在软件开发PBL中，因为几乎所有的学习者都是第一次从技术和管理方面的角度来处理实际的软件开发。本研究将在一般软件开发活动中进行的检查视为提供反馈的机会，并提出了使用GitHub上的拉取请求的检查过程。通过将所提出的过程应用到实际的软件开发PBL中，我们能够对学习者创建的工件的准确位置进行反馈。
2020-02-06 cs.SE
Traceability Support for Multi-Lingual Software Projects
软件可追溯性在不同的软件工件（如需求、设计、代码和测试用例）之间建立关联。由于手工创建和维护链接的成本很高，许多研究人员提出了基于信息检索技术的自动化方法。然而，许多全球分布的软件项目产生用两种或更多种语言编写的软件工件。混合语言的使用降低了自动跟踪解决方案的效率。在本文中，我们首先分析和讨论跨多个项目的混合语言使用的模式，然后评估几种不同的跟踪算法，包括向量空间模型（VSM），潜在语义索引（LSI），潜在狄利克雷分配（LDA），以及各种模型，结合单语言和跨语言的词嵌入与生成向量空间模型（GVSM）。基于对14个汉英项目的分析，我们的结果表明，使用单语种词嵌入集成到GVSM与机器翻译作为预处理步骤，实现了最佳的性能。
2020-06-30 cs.SE
Improving Software Team Communication Through Social Interventions in Project Management Tools
本研究针对软件工程团队沟通协作不足、高校项目课程缺乏有效引导的问题，提出基于社会网络分析开发项目管理工具干预功能，通过评估技术适用性、开发并验证功能，助力学生提升团队沟通与协作能力。
2025-04-10 cs.SE
Learning Effective Changes for Software Projects
大部分软件分析的主要动机是决策。如何做出这些决定？一个人是否应该根据从一个特定项目中得出的经验教训来做决定？还是应该从多个项目中产生这些决策？本文试图回答这些问题。我们的工作是由一个认识到，目前的软件分析工具主要集中在预测。事实上，预测是一项有用的任务，但它通常是关于需要采取什么行动的“计划”。这项研究旨在通过寻求支持可操作分析的方法来解决规划任务，这些分析提供了明确的指导。具体来说，我们提出了XTREE和BELLTREE算法，用于在项目内和项目间生成一组可操作的计划。如果遵循这些计划中的每一个，将提高软件项目的质量。
2017-11-13 cs.SE
Service Oriented Architecture A Revolution For Comprehensive Web Based Project Management Software
面向服务的体系结构项目管理软件的革命已经改变了今天的项目在Web服务的帮助下快速移动的方式。面向服务的体系结构提高了性能以及分布式和远程团队之间的通信。Web服务为项目管理软件提供了应用程序开发生命周期的可见性和控制，从而更好地控制从管理阶段到开发的整个开发过程。面向服务的项目管理软件体系结构的目标是在分配的预算内按时交付产品，并具有客户期望的功能。项目管理软件基本上是一个妥善管理的项目，有一套清晰、沟通和管理的目标和目的，其进度是可量化和可控制的。资源得到有效和高效的利用，以生产所需的产品。在面向服务的体系结构的帮助下，我们可以在不抛弃过去的情况下走向未来。一个项目通常有一套沟通的过程，涵盖了项目的日常活动，形成了项目框架。因此，每个团队成员都了解自己的角色，责任以及如何融入大局，从而促进资源的有效利用。
2012-07-20 cs.SE
Descriptions of issues and comments for predicting issue success in software projects
软件开发任务必须成功地执行，以达到软件质量和客户满意度。了解软件任务是否可能失败对于确保软件项目的成功至关重要。问题跟踪系统存储软件任务（问题）和评论的信息，这可能有助于预测问题的成功;然而，几乎没有关于这个主题的研究存在。这项工作研究的有用性的文字描述的问题和评论，预测问题是否会得到成功解决或不。从四个流行的问题跟踪系统中提取了588个软件项目的问题和评论。7个机器学习分类器在30 k个问题和超过120 k条评论上进行了训练，并进行了超过6000次实验，以预测三种类型问题的成功：错误，改进和新功能。结果提供的证据表明，问题和评论的描述是有用的预测问题的成功与超过85%的准确性和精确度，并随着时间的推移，问题的成功预测不同。与软件开发相关的词语与预测问题成功特别相关。其他沟通方面及其与软件项目成功的关系必须使用来自软件工具的数据进行详细研究。
2020-06-02 cs.SE
Towards a Green Quotient for Software Projects
随着可持续发展成为企业的中心舞台，绿色和节能的选择比以往任何时候都更加重要。虽然越来越明显的是，软件和软件行业是碳排放的重要且快速发展的贡献者，但在软件开发生命周期（SDLC）期间，缺乏方法来创建可操作的意识。软件团队能理解他们的项目有多环保吗？在这里，我们提供了一个行业的角度来看，为什么这是一个具有挑战性和值得解决的问题。我们还概述了一种方法来快速衡量的“绿色”的软件项目的基础上，在不同的SDLC尺寸的选择，并提出了最初的令人鼓舞的反馈，这种方法已经收到。
2022-04-27 cs.SE
Successful Management of Cloud Based Global Software Development Projects: A Multivocal Study
软件行业正在不断探索更好的方法来开发应用程序。实现这一目标的一个新现象是基于云的全球软件开发（CGSD），它指的是组织采用云计算服务来支持全球软件开发项目。CGSD方法影响项目管理方式的战略和业务方面。目的：本研究的目的是确定有助于CGSD项目管理的成功因素。研究方法：我们进行了多焦点文献综述（MLR），以确定CGSD项目管理的最新技术和实践的成功因素。我们确定了有助于CGSD项目管理的32个成功因素。结果如下：MLR的研究结果表明，上市时间，持续发展，财务重组，可扩展性此外，研究结果表明，有一个正式的文献和行业的灰色文献报道的成功因素之间的正相关。结论：本研究的结果可以帮助实践者制定有效的CGSD项目管理所需的策略。
2022-08-18 cs.SE
On the need for optimization of the software development processes in short-term projects
如今，在墨西哥的软件开发项目大多是短期项目（微型和小型项目），因此，在本文中，我们提出了一个研究建议，其目标是确定的因素，有助于他们的成功或失败。通过这项研究，我们试图确定并提出有助于这些项目取得成功的技术和工具。
2013-02-05 cs.SE
We Don't Need Another Hero? The Impact of "Heroes" on Software Development
当80%的贡献由20%的开发人员交付时，软件项目就有了“英雄开发人员”。这样的英雄是个好主意吗？太多的英雄对软件质量有害吗？对于不同类型的项目来说，多一些或少一些英雄是不是更好？为了回答这些问题，我们研究了来自公共开源软件（OSS）Github的661个开源项目和来自企业Github的171个项目。我们发现英雄项目非常普遍。事实上，随着项目规模的增长，几乎所有的项目都会成为英雄项目。这些发现促使我们更密切地关注英雄对软件开发的影响。分析表明，关闭问题和错误的频率不会受到项目类型（公共或企业）的显著影响。同样，解决问题/bug/增强所需的时间不受英雄或项目类型的影响。这是一个令人惊讶的结果，因为在查看数据之前，我们预计项目中英雄的增加会减缓项目对变化的反应速度。然而，我们确实发现英雄、项目类型和增强分辨率之间存在统计学上的显著关联。英雄不影响公共项目的增强分辨率。然而，在企业项目中，英雄越多，项目完成增强的速度就越快。总之，我们的实证结果要求对软件工程中一个长期存在的真理进行修正。软件英雄远比文献中所建议的更常见和有价值，特别是对于中型到大型企业开发。组织应该反思更好的方法来发现和留住更多的这些英雄
2018-02-20 cs.SE
Context-driven Software Project Estimation
使用过去项目的量化数据进行软件项目评估需要背景知识来描述其来源并指示其未来使用的适用性。本文简述了用于项目计划和控制的SPRINT I技术。潜在的预测机制是基于对过去类似项目的识别和利用典型数据曲线构建所谓的集群。本文重点介绍了如何用上下文知识来描述这些聚类，以及如何使用来自实际项目的上下文信息进行预测。SPRINT方法是有工具支持的，已经进行了第一次评价。
2014-02-17 cs.SE
Talk to Me: A Case Study on Coordinating Expertise in Large-Scale Scientific Software Projects
大规模的协作科学软件项目需要比任何一个人通常拥有更多的知识。这使得知识和专业知识的协调和交流成为创造和保障软件质量的关键因素，没有它，我们就无法拥有可持续的软件。然而，当研究人员试图扩大软件的生产规模时，他们面临着意识和理解的问题。这为制定更好的做法和工具直接应对这些挑战提供了机会。为此，我们对Trilinos项目的开发人员进行了案例研究。我们调查了软件开发所面临的挑战，并展示了这些问题如何与他们所知道的以及他们如何沟通联系在一起。基于这些数据，我们提供了一系列切实可行的建议，并为未来的研究勾勒出前进的道路。
2018-09-17 cs.SE
Green Software Lab: Towards an Engineering Discipline for Green Software
本报告介绍了绿色软件实验室（GSL）研究项目的研究目标和结果。这是一个由葡萄牙研究基金会Fundação para a Ciência e a Tecnologia（FCT）资助的项目，编号为POCI-01-0145-FEDER-016718，从2016年1月持续到2020年7月。本报告包括报告项目执行期间取得的成果的完整文件，并于二零二零年七月提交FCT进行评估。它描述了项目的目标，以及不同的研究任务，并介绍了每个任务的可交付成果。报告还介绍了项目执行期间开展的管理和成果传播工作。该文件还包括对所取得成果的自我评估，以及描述该项目贡献的科学出版物的完整清单。最后，本文件包括公平贸易条约评估报告。
2021-08-06 cs.SE
Applicability of Software Reliability Growth Models to Open Source Software
软件可靠性增长模型（SRGMs）基于基本假设，这些假设使它们通常更适合于闭源项目及其开发生命周期的质量评估。它们在开放源码软件项目中的使用是一个辩论的主题。虽然确实有研究调查SRGMs在开放源码软件方面的适用性，但这些研究受到所考虑的模型和项目数量的限制，可能导致不确定的结果。在本文中，我们提出了一个实验研究的SRGMs的适用性，共88个OSS项目，比较9个SRGMs，在整个项目的最佳模型的稳定性，对版本，在不同的领域，并根据不同的项目的属性。在STRAIT工具的帮助下，我们自动化了存储库挖掘、数据处理和SRGM分析，以获得更好的再现性。总体而言，我们发现SRGMs对OSS具有良好的适用性，但在将数据集分割为版本和域时具有不同的性能，突出了推广研究结果和寻找一刀切模型的困难。
2022-06-24 cs.SE
Case Study Based Software Engineering Project Development: State of Art
本文指出了案例研究方法在教育和培训软件设计师和软件工程师方面的重要性和有效性。随后介绍了基于案例教学法的软件工程在专业人才培养中的应用，并对软件设计人员培养中存在的问题以及如何运用案例教学法进行阐述。本文介绍了一个名为在线塔标绘系统（OTPS）的软件项目，以开发一个完整和全面的案例研究，以及支持的教育材料。该案例研究旨在展示各种软件领域，模块和课程：从学士到硕士，博士，甚至是正在进行的专业发展。
2013-06-11 cs.SE
Context-Augmented Software Development Projects: Literature Review and Preliminary Framework
软件开发是一项复杂的活动，依赖于各种技术和人们的专业知识。开发软件的方法高度依赖于这些不同的特征，这些特征是开发人员所服从的上下文。这个上下文包含大量的知识，不捕获它意味着知识不断丢失。虽然广泛的研究，在软件开发中的上下文仍然是不明确的，也没有提出一个更广泛的观点，软件开发人员和工具所需要的上下文。因此，开发人员的生产力受到影响，因为重用这种丰富上下文的能力受到阻碍。本文提出了一个文献综述的软件开发环境，通过九个研究问题。本研究的目的是使所发现的上下文显式到一个集成的视图，并提出了一个平台，以帮助软件开发使用上下文信息。我们相信，通过上下文知识的表示和挖掘来支持推荐和实时提供，可以显着改善大数据软件项目的开发。
2019-10-17 cs.SE
Don't Disturb Me: Challenges of Interacting with SoftwareBots on Open Source Software Projects
通过访谈21名OSS从业者，研究揭示拉取请求中软件机器人引发的交互挑战，核心是噪声干扰沟通与工作流，并提出开发者将烦人机器人行为感知为噪声的理论。
2021-03-25 cs.SE
Uncovering Scientific Software Sustainability through Community Engagement and Software Quality Metrics
University of Central Arkansas（阿肯色中央大学）；University of Tennessee Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校）；Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）
该研究针对科学开源软件长期维持的挑战，以GitHub上的十个知名Sci-OSS项目为对象，结合社区参与与软件质量指标，提出新颖可视化技术及相关分析方法，为相关人员提供了软件可持续性的关键见解。
2026-07-30 cs.SE
Incubation and Beyond: A Comparative Analysis of ASF Projects Sustainability Impacts on Software Quality
本文以 Apache 软件基金会 342 个项目为对象，利用贝叶斯分析考察孵化、退役与绕过孵化三种轨迹下 16 个可持续性指标对软件质量的影响，发现毕业项目可持续性-质量关系最强，退役项目最弱，而绕过孵化项目凭借自立实践表现可比。
2025-04-13 cs.SE
A New Teaching Model For The Subject Of Software Project Management
软件（SW）开发是一项非常艰巨的任务，需要一个熟练的项目领导才能取得成功。如果项目负责人技能不够，那么项目可能会失败。在软件工程的现实世界中，65%的软件项目未能达到[1]中的目标。主要原因是项目经理缺乏培训。这种极端的失败率可以通过以实际的方式向未来的项目经理教授软件项目管理（SPM）来降低，以便他们能够熟练地以更好的方式处理项目。本文旨在提出一种模式，用于教授SPM软件工程的学生，以减少项目的失败率。
2012-02-12 cs.SE
Mapping The Best Practices of XP and Project Management: Well defined approach for Project Manager
软件工程是系统工程各个学科中最新增加的学科之一。它已经成为一个关键服从系统工程在一个快速的连续时间。遵循各种软件工程方法，以产生可承受成本的综合软件解决方案，并具有合理的交付时间表和较少的不确定性。只有当项目的状态得到适当的监控和控制时，所有这些目标才能得到满足;极限编程（XP）使用了AGILE方法的最佳实践，并有助于小型软件的开发。在本文中，作者提出，通过XP，高质量的软件，具有较少的不确定性和估计的成本可以开发由于适当的监测和控制的项目。同时，提出了如何将项目管理活动嵌入到XP的开发生存周期中，以提高软件产品的质量，减少不确定性。
2010-03-29 cs.SE
Application of Sizing Estimation Techniques for Business Critical Software Project Management
估算是软件项目管理生存周期中最关键的领域之一，与许多其他行业（如建筑业，制造业等）相比，软件项目管理仍在不断发展和不太成熟。持续的错误估计迫使研究人员、从业人员和商业组织将注意力转向问题的另一个方面，并认真验证另一个组成部分，即规模估计。最近的研究表明，规模是成本的主要决定因素，因此，准确的规模估计是至关重要的良好的成本估计。因此，提高规模估计的准确性有助于提高成本和进度估计的准确性。此外，软件规模和成本估计在项目开始时具有最高的效用，此时最重要的决策（例如预算分配，人员分配等）。都有主了然而，困境在于，在这个阶段，只有项目的高级需求是可用的。利用这些高级信息来准确估计软件大小是一项极具挑战性和高风险的任务。本研究承认风险的存在和影响，在任何软件的估计，并提供务实的风险缓解策略。
2014-05-24 cs.SE
Tasks Decomposition Approaches in Crowdsourcing Software Development
众包软件开发（CSD）的一个主要特点是工作人员实现成功的软件众包所需的任务和技能的复杂性。对向惩教署人员提出的任务进行检查，以确保这些任务易于管理和可实现。一般来说，个别任务来自一般目标导向的项目。有一些将软件项目分解为可管理的任务的实践，称为任务分解。这项研究确定了任务分解技术在软件工程，特别是在CSD的上下文中。然后，我们定义了有经验的开发人员，他们领导请求者分解项目、准备任务和审查提交。本研究探讨并解决了CSD的分解方法。接下来，我们选择TopCoder中的项目来识别CSD上下文中的任务分解过程。最后，我们总结了未来的研究方向，调查分解方法及其在CSD背景下的影响，以确保成功的众包软件项目。
2023-02-10 cs.SE
Software Requirements Specification of the IUfA's UUIS -- a Team 2 COMP5541-W10 Project Approach
在52页的文件中，我们描述了我们的方法，IUfA的UUIS原型的软件需求规格。这包括整体系统描述、功能需求、非功能需求、用例、所有相关实体的相应数据字典、模拟用户界面（UI）设计以及总体预计成本估算。UUIS的设计规范见arXiv：1005.0665。
2010-05-07 cs.SE
Software Project Management with LLM-Based Automation: Coordination, Validation, and Governance in Practice
University of Calgary（卡尔加里大学）；UFRPE（巴西联邦农村大学）；University of Hawai‘i at Mānoa（夏威夷大学马诺阿分校）
本研究通过探索性案例研究，揭示基于LLM的自动化在软件项目管理中影响规划、协调与治理，增加验证需求，并促使管理者更依赖判断与经验性学习。
2026-10-02 cs.SE
Software Design Document, Testing, Deployment and Configuration Management of the UUIS--a Team 2 COMP5541-W10 Project Approach
UUIS的软件设计文档描述了系统架构、数据库层、部署和配置细节的原型设计细节，以及在设计和实现原型时产生的测试用例。UUIS的需求规范详见arXiv：1005.0783。
2010-05-07 cs.SE
Bug Characteristics in Quantum Software Ecosystem
随着近年来量子计算的发展，量子软件对于探索量子计算系统的全部潜力至关重要。量子编程不同于经典编程，例如，量子程序的状态本质上是概率性的，并且由于量子机制的不稳定性，量子计算机容易出错。因此，量子软件项目中的bug的特征可能与经典软件项目中的bug有很大不同。这项工作旨在了解量子软件项目中错误的特征，以便提供见解，帮助设计有效的测试和调试机制。为了实现这一目标，我们对125个量子软件项目的错误报告进行了实证研究。我们观察到量子软件项目比经典软件项目更容易出错，并且量子项目的错误比经典项目的错误修复成本更高。我们还确定了错误的类型和它们发生的量子编程组件。我们的研究表明，错误分布在不同的组件中，但量子特定的错误特别出现在编译器，门操作和状态准备组件中。最常见的三种错误类型是程序异常错误、配置错误和数据类型和结构错误。我们的研究强调了量子软件开发中一些特别具有挑战性的领域，例如缺乏科学的量子计算库来实现量子计算的综合数学函数。量子开发人员还寻求专门的量子软件工程数据操作库，如量子计算的Numpy。我们的研究结果还为未来的工作提供了见解，以推进量子软件的量子程序开发，测试和调试，例如为调试低级电路提供工具支持。
2022-04-25 cs.SE
A training process for improving the quality of software projects developed by a practitioner
背景：软件产品的质量取决于开发产品时遵循的软件过程的质量。因此，许多高等教育机构（HEI）和软件组织都实施了软件过程改进（SPI）培训课程来提高软件质量。目的：由于课程的持续时间是HEI和软件组织关注的问题，我们调查了软件项目的质量是否会通过将原始个人软件过程（PSP）课程的10个作业的活动重新组织成具有较少作业的修改的PSP（即，七个任务）。方法：作业是按照修改后的PSP开发的，作业较少，但包括原始PSP中建议的阶段、形式、标准和日志。软件作业质量的衡量是基于缺陷密度。结果如下：当原始PSP中的活动被重新排序为更少的任务时，随着从业者通过PSP培训的进展，缺陷密度以统计学显著性提高。结论：我们的改进PSP可以应用于学术界和工业界的环境，这是在减少PSP的训练时间的意义上关注
2017-05-29 cs.SE
Characterizing the Roles of Contributors in Open-source Scientific Software Projects
科学软件的开发对科学实践比以往任何时候都更加重要，并且伴随着更加开放和协作的趋势。不幸的是，很少有人调查是谁在推动这种科学软件的发展，或者这种合作是如何发生的。在本文中，我们解决这个问题。我们提出了一个广泛的分析，七个开源科学软件项目，以开发一个开发过程的知识模型。这项分析得到了对72名科学软件开发人员的调查的补充。在大多数项目中，我们发现高级研究人员（例如教授）负责一半或更多的提交（平均提交份额为72%），并大量参与架构问题（高级人员更有可能与构建系统，项目元数据和开发人员文档相关的文件进行交互）。大三学生（例如研究生）也做出了很大的贡献--在一个研究项目中，大三学生几乎完成了100%的提交。尽管如此，研究生在大三学生中的贡献时间最长（1.72年，博士后为0.98年，本科生为4个月）。此外，我们还发现，第三方贡献者很少，仅为项目贡献了一天。本研究的结果旨在帮助科学家更好地了解他们自己的项目、社区和贡献者的行为，同时为未来的软件工程研究铺平道路
2020-03-23 cs.SE
Enhancing Software Effort Estimation through Reinforcement Learning-based Project Management-Oriented Feature Selection
本研究提出基于强化学习的MARLFS特征选择算法，结合数据要素市场，有效解决了传统方法的局限性，显著提升了软件工作量估算的准确性。
2024-03-25 cs.SE
