Automatic Classification of Good First Issues for Onboarding to Open Source Software Projects
Automatic Classification of Good First Issues for Onboarding to Open Source Software Projects
复制标题
开源软件项目入门的优先问题的自动分类
DOI：
10.11309/jssst.39.4_31
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发表时间：
2022
影响因子：
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通讯作者：
堀口 日向，大平 雅雄
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Higashi Yunosuke;Ohira Masao;Manabe Yuki;堀口 日向，大平 雅雄
オープンソースソフトウェア (OSS) 開発プロジェクトは, プロジェクトの持続可能性を維持するために常に新たな開発者からの貢献を求めている. 一部のプロジェクトでは,「Good First Issue (GFI)」 と呼ばれるラベルを用いて, 新規開発者向けの Issue を用意しオンボーディングを支援している. ただし, ラベル付けはプロジェクトメンテナの手作業で行われておりメンテナにとって負担となるため, 多くのプロジェクトでは GFI ラベルは積極的に利用されていない. 本研究の目的は, OSS プロジェクトの新規開発者向けの Issue を自動分類する機械学習モデルを構築することである. 本論文では, ランダムフォレストを用いて分類モデルを構築した結果を述べる. 通常 Issue 約 15 万件と GFI 約 1 万件を収集して 10 分割交差検証を行った結果, Precision が 0.91, Recall が 0.30 となった (RQ1). また, 重要度が高い特徴量を分析し, GFI の分類には投稿者のプロジェクト内での役割が重要であることが分かった (RQ2).