1.背景
随着将中期的代码托管到CSDN的平台上，ospaf（开源项目成熟度分析工具）已经有了小小的雏形。当然还远远不够。
首先还是要感谢这次活动组织方CSDN，感觉挺有Google Summer Code 中国版的味道。还有就是我的夏令营导师David，给了我非常多指导和帮助，线下的交流也非常让我长见识。
接着来说ospaf这个项目（有兴趣的tx能够去看题案，地址）。依照之前的计划。在中期答辩之前要完毕对于github相关api的了解，将github的一些数据clone到本地的数据库，利用一些机器学习算法训练模型。然后能够利用这个模型对其他项目进行评价。到今天为止这些功能都已经简单实现了，只是都是非常0基础的版本号（代码地址）。以下简介下项目流程。
2.项目流程
第一步：github api调用
调研三种跟github有关的api，各自是github官方api、github archive、GHTorrent。当中GHTorrent提供的数据最全（包括commits等信息），可是由于数据量实在过于庞大，在没有server之前仅仅好舍弃。剩下两种事实上提供的数据是一样的，仅仅只是github官方的api有一定的流量限制。终于还是选定了官方api。
首先就是获得github上面的项目的api地址，要做一些json格式解析工作。还有就是一些正则匹配。
存入到数据库大致是例如以下所看到的。
图 2-1 url
之后就能够读取每一个每一个url地址，获得相关项目的具体信息。存到数据库。
图2-2 repo info
第二步：处理数据。构建训练集
把数据放到数据库之后，剩下就是机器学习的内容了。由于受限于流量限制。每小时仅仅能clone下来43个项目的数据，所以训练集不足，就没有对特征进行扩维操作（下一期会重点解决这一块）。特征方面仅仅是对时间进行了调整，把年月日的格式换成了对于距离当天的日期差，如：created_at=500,也就是说这个项目是500天前建立的。
由于算法採用的是监督学习的，所以须要设定目标队列。
目标队列的获取方法是提取了一些github showcase的项目作为正样本。其他的项目为负样本。
这样就简单的组成了训练集。正样本和负样本的比例大概是1：6。总数据量有六十多个训练样本（少的可怜）。
第三步：机器学习
由于训练集较小，眼下用到的算法比較少。
用到了归一化算法、採样算法对数据进行处理，计算模型使用的是逻辑回归。下图是每一个特征的回归因子。大于零的特征对于样本是正面影响，小于零的是负面影响。
图 2-3 feature
第四步：评測（对项目打分）
以下选用了四个项目对模型进行检验，前三个是github上的热门项目，第四个是我自己的一个项目。
图 2-4 PreSet
图 2-4 结果图
得分大于零为成熟度高的项目，分数越高，成熟度越高。
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