GitHub模式识别数据集PatternfromGitHubDataset-beherenowli
数据来源：互联网公开数据
标签：模式识别，数据集，机器学习，软件开发，代码分析，人工智能，编程语言，数据分析
数据概述：该数据集包含来自GitHub的开源项目数据，记录了软件开发中的代码模式和常见模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的开源项目，特别是GitHub平台上的高质量代码仓库。
数据维度：数据集包括代码片段、代码模式、编程语言、项目描述、作者信息、提交记录等变量。还包括模式分类标签和代码质量评分。
数据格式：数据提供为JSON格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于GitHub平台的公开API，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于软件开发、代码挖掘、模式识别及机器学习等领域，特别是在代码模式挖掘、代码质量评估及自动代码生成等任务中具有重要应用价值。
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：适用于软件开发模式研究、代码质量分析及编程语言特性研究，如代码模式的演变、代码质量的改进等。
行业应用：可以为软件开发公司、开源社区提供数据支持，特别是在代码审查、自动化测试及代码优化方面。
决策支持：支持软件开发过程中的代码质量评估和模式识别，帮助开发者制定更好的编码规范和优化策略。
教育和培训：作为软件工程、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码模式识别、代码质量评估及相关技术。
此数据集特别适合用于探索软件开发中的常见模式与最佳实践，帮助用户实现代码质量提升、开发效率优化及自动化代码生成等目标，促进软件开发技术的进步。
