[发明专利]一种基于多特征的开源软件项目孵化状态预测方法

摘要

一种基于多特征的开源软件项目孵化状态预测方法，包括如下步骤：步骤1收集关于Apache项目的文件提交以及邮件交流的历史数据；步骤2根据项目的前5个月的历史数据，构建项目成员的有向网络；步骤3提取特征数据，包括邮件网络的网络特征以及相关属性特征，作为训练测试数据；步骤4采用支持向量机(Support Vector Machine，SVM)，的方法对数据进行训练，并构建多特征的开源软件项目孵化状态的预测模型。本发明通过属性特征结合网络特征来对项目状态进行预测分类，能够对项目的最终孵化状态进行合理高效的预测，解决了开源软件项目管理的行业需求。

主权项

一种基于多特征的开源软件项目孵化状态预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：收集关于Apache项目的文件提交以及邮件交流的历史数据；步骤2：根据项目的前设定时间段的历史数据，构建项目成员社交网络；步骤3：提取前设定时间段历史数据中的属性特征和网络特征；步骤4：采用机器学习分类器模型支持向量机SVM,选取核函数，构建多特征的开源软件项目孵化状态的预测模型，并进行十折交叉验证，得出测试精度。