Organisations use issue tracking systems (ITSs) to store their project documentation in unit-like pieces called "issues". This style of documentation encourages evolutionary refinement, as each issue can be independently: improved, commented on, linked to other issues, and progressed through the organisational workflow. Common ITSs studied include GitHub, GitLab, and Bugzilla; however, these issue trackers have been the subject of much research, while Jira, a wealth of information with additional benefits, has yet to receive such attention. Unfortunately, no public dataset of Jira repositories exists, likely due to the difficulty in finding and accessing these repositories. With this dataset paper, we release a dataset of 16 public Jiras with 1822 projects, spanning 2.7 million issues with a combined total of 32 million changes, 8 million comments, and 1 million issue links. We believe this Jira dataset will lead to many fruitful research projects investigating issue evolution, issue linking, cross-project analysis, and cross-tool analysis with the existing well-studied ITSs listed above.


翻译:各组织使用问题跟踪系统(ITS)将其项目文件储存在单位类文件“问题”中。这种文件风格鼓励逐步完善,因为每个问题都可以独立地进行:改进、评论、与其他问题相联系,并通过组织工作流程取得进展。所研究的共同ITS包括GitHub、GitLab和Bugzilla;然而,这些问题跟踪器一直是许多研究的对象,而具有额外益处的丰富信息丰富的Jira还没有得到这样的关注。不幸的是,由于很难找到和访问这些储存库,Jira储存库没有公开数据集。有了这一数据集,我们发布了16个具有1822个项目的Jiras公共数据集,涉及270万个问题,总共3 200万个修改、800万评论和100万个问题链接。我们认为,这个Jira数据集将导致许多富有成果的研究项目,调查问题的演变、问题的联系、跨项目分析以及交叉工具分析与上面列出的现有研究良好的ITS的交叉分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。
Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
17+阅读 · 2021年3月29日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员