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软件生态系统的健康性评估 ——以Github为例

发布时间:2021-03-08 23:24
  软件生态系统是指在共享软件信息的环境内部由软件产业相关工作人员和其制造的软件产品所构成的集合。软件生态系统强调了互利共生、资源共享的创新发展理念,构建了一种崭新的互相协作、彼此促进的软件生产模式。评估软件生态系统的健康性可以明晰软件生态系统的健康情况,通过分析相关影响因素和指标进而对软件生态系统采取一系列具有针对性的调控策略,助推软件生态系统健康稳定且长远地发展。PSR(Pressure-State-Response)模型是评估自然生态系统健康性的经典模型,本文考虑到软件生态系统与自然生态系统概念上的同源性和结构上的相似性,因此将该模型引入到对软件生态系统健康性的研究当中。本文使用PSR(Pressure-State-Response)模型,以Github为例评估了软件生态系统的健康性。本文所做的具体工作如下:(1)建立软件生态系统健康性评估模型。本文在PSR模型的压力、状态、响应三个层次之下分析软件生态系统健康性的影响因素,按照全面性、准确性、经典性和易获取性的指标选取原则,从影响因素中筛选出软件生态系统健康性的评估指标,利用熵值法计算指标权重,进而计算软件生态系统健康性,建立起软件... 

【文章来源】:中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:79 页

【学位级别】:硕士

【图文】:

软件生态系统的健康性评估 ——以Github为例


主要研究内容Figure1-1Mainresearchcontents

过程图,过程,生态系统,干扰因素


淖槌沙?分维持稳定,则可以认为该生态系统面对袭击时具备一定程度的免疫能力。Rapport等人认为生态系统的健康与社会经济和人类活动息息相关。生态系统的健康性不仅对生态系统内部的成员十分重要,而且对整个社会关系的发展、经济水平的提高、文化程度的改善、文明的传播都起到促进作用[81]。研究生态系统的健康性可以对软件生态系统面临未来突如其来的灾难,亦或是可能遭受的攻击时起到一定程度的预防和保护作用。面对干扰因素时,生态系统会经历多个阶段,包括初期混沌阶段、反抗抵御阶段、恢复状态阶段,具体干扰过程如图2-1所示。在遭遇干扰后,一些组成成分可能会抵御住攻击,保持原先的状态;一些组成成分可能会消失;一些组成成分可能会演变成为新的物种;一些组成成分可能会在不可控的条件下变化为非正常的状态。干扰因素的变化会导致生态系统也相应地产生一些变化。例如当干扰因素的种类、数目、频次、时长发生变化时,生态系统的反映也各不相同。当生态系统具备一定免疫能力时,一部分的干扰因素由于生态系统回弹和恢复机制并不能引起负面影响,甚至会成为一些生态系统的依赖[82]。在多数情况下,大部分干扰因素会给生态系统造成负面影响。Rapport等人认为要充分考虑到生态系统健康的影响因素。例如,在森林生态系统中,主要的影响因素有:气候变化、温度变化、突发性山火、水源涵养、脏污气体、过度砍伐等因素[83]。如图2-2所示,生态系统的健康始终是一个相对图2-1干扰过程Figure2-1Interferingprocess

生态系统健康,生态系统


2相关概念、模型和算法介绍11性的概念,生态系统是否活跃、生态系统的各个部分是否完善、外界对生态系统的影响、生态系统在遇到压力后能否及时复原、生态系统能否对外界提供对应的职能都是衡量生态系统是否健康的标准。目前衡量生态系统健康涉及多个学科的综合评价方法,不仅要对生态系统内部进行不同范围的划分,以实现评价范围的多元化,还需要综合考虑政治、经济、文化等多个方面的因素。可以将信息学、社会学、经济学和生态学相结合,取各类学科的评价方法进行适当地融合,进而得出一套科学客观的评价生态系统是否健康的方法。探究有利于生态系统的组成成分可以长久生存的条件一直是科研工作者们的目标,研究生态系统的健康性为探索这一目标提供了独辟蹊径的角度。在研究生态系统的过程中,尤其要注意以多层面、多角度、多种类的思维方式,实现可持续地维护生态系统健康发展的目的。例如徐颖等人认为生态系统在保持自身状态良好的同时,还需要考虑生态系统遭受攻击之后恢复原貌的能力大孝调配水平和所需时间[84]。目前,研究生态系统的健康性这一课题依然存在着一些问题值得探究,例如采取何种指标体系和衡量方法才能最大程度地客观地评估生态系统的健康性;衡量生态系统的健康性数据收集与处理方法;生态系统的健康界定与健康等级划分的标准;生态系统的组成成分消亡是正常的生命衰败还是被动淘汰;在选取研究对象的时间维度和空间维度时,应当选取的规模、生态系统内部的抽象角色是如何来维持生态系统的健康等。图2-2生态系统健康标准Figure2-2Ecosystemhealthstandards


本文编号:3071839

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