Eclipse平台缺陷报告相似度分析数据集EclipsePlatformBugReportSimilarityAnalysis-btchen
数据来源：互联网公开数据
标签：软件工程, 缺陷报告, 文本相似度, 缺陷检测, 重复报告, 文本挖掘, 机器学习, Eclipse
数据概述：
该数据集包含来自Eclipse平台缺陷跟踪系统的数据，记录了缺陷报告及其相似度信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映了Eclipse平台缺陷报告的相似度关系。
地理范围：数据来源于Eclipse开源项目，覆盖全球范围内的软件开发活动。
数据维度：数据集包括bugID（缺陷编号）、summary（缺陷摘要）、description（缺陷描述）、duplicate（是否为重复报告，yes/no）、similarityDes（描述相似度）、similaritySum（摘要相似度）和similarityDesSum（描述与摘要的综合相似度）等字段。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如preEclipsePlatformldadup.csv等，方便数据分析和处理。数据集中包含了通过一定算法计算出的文本相似度数值，用于评估不同缺陷报告之间的相似程度。
来源信息：数据来源于Eclipse平台缺陷跟踪系统，经过预处理和特征提取，用于分析和评估缺陷报告的相似度。
该数据集适合用于软件缺陷分析、重复报告检测、文本相似度研究以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于软件工程、自然语言处理等领域的学术研究，如缺陷报告的自动分类、相似报告的聚类分析、重复报告的检测等。
行业应用：可为软件开发团队提供数据支持，帮助他们识别重复报告、优化缺陷管理流程、提高开发效率。
决策支持：支持软件质量管理和风险评估，帮助决策者更好地了解软件缺陷的分布和关联。
教育和培训：作为软件工程、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解缺陷报告分析和文本相似度计算。
此数据集特别适合用于探索缺陷报告之间的相似性规律，帮助用户构建和优化缺陷检测模型，提高软件开发的质量和效率。
