Show simple item record

dc.contributor.authorЯкубів, В. Р.uk
dc.contributor.authorТерлецький, Д. О.uk
dc.contributor.authorYakubiv, V.en
dc.contributor.authorTerletskyi, D.en
dc.date.accessioned2026-09-11T12:40:49Z
dc.date.available2026-09-11T12:40:49Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationЯкубів В. Р., Терлецький Д. О. Mining source code from GitHub repositories // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28031.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54338
dc.description.abstractGitHub став однією з найпоширеніших платформ для розміщення коду та інтелектуального аналізу даних з репозиторіїв. Однак видобуток вихідного коду з GitHubʼа створює труднощі, зокрема строге обмеження в 30 запитів за хвилину на API пошуку. Ми пропонуємо методологію для видобутку даних з репозиторіїв програмного забезпечення, засновану на філософії UNIX та концепції інструменту збірки Make, ставлячи в пріо­ ритет модульний дизайн, композицію та вивід у текстові файли. Запропонований підхід застосовує прогресивне уточнення та фільтрацію і підходить для збору вихідного програмного коду, коли релевантні репозиторії Git не відомі апріорі.uk
dc.description.abstractGitHub has become one of the most widely used platforms for code hosting and repository mining. However, mining source code from GitHub presents challenges, most notably, a strict rate limit of 30 requests per minute imposed on the search API. We propose a methodology for mining software repositories based on the UNIX philosophy and the concept of the Make build tool, prioritising modular design, composition, and text-based output to files. The proposed approach applies progressive refinement and filtering, and is suitable for collecting datasets of any kind of source code where relevant Git repositories are not known a priori.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28031
dc.subjectаналіз програмного кодуuk
dc.subjectзбір репозиторіїв програмного кодуuk
dc.subjectформування проєктних вибірокAbstractGitHub has become one of the most widely used platforms for code hosting and repository mining Howeveren
dc.subjectminingen
dc.subjectsource code miningen
dc.subjectmining software repositoriesen
dc.subjectprojects samplingIntroductionOver the past two decadesen
dc.subjectGitHub has become one of the most popular platforms for code hosting andcollaborating on open-source software Consequentlyen
dc.subjectmost researchers use it as a platform for mining softwareen
dc.titleMining source code from GitHub repositoriesen
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.62/.63
dc.relation.referencesGousios G., Spinellis D. GHTorrent: Github's data from a firehose // Proceedings of the 2012 9th IEEE Working Conference on Mining Software Repositories. Zurich: IEEE, 2012. Pp. 12–21.en
dc.relation.referencesGousios G. The GHTorent dataset and tool suite // Proceedings of the 2013 10th Working Conference on Mining Software Repos itories (MSR). San Francisco, CA, USA: IEEE, 2013. Pp. 233–236.en
dc.relation.referencesGousios G. et al. Lean GHTorrent: GitHub data on demand // Proceedings of the 11th Working Conference on Mining Software Repositories. Hyderabad, India: ACM, 2014. Pp. 384–387.en
dc.relation.referencesCosentino V., Luis J., Cabot J. Findings from GitHub: methods, datasets and limitations // MSR '16: Proceedings of the 13th International Conference on Mining Software Repositories. New York, NY, USA: ACM, 2016. Pp. 137–141.en
dc.relation.referencesDabi O., Aghajani E., Bavota G. Sampling projects in GitHub for MSR studies // Proceedings of the 2021 IEEE/ACM 18th International Conference on Mining Software Repositories (MSR). IEEE, 2021. Pp. 560–564.en
dc.relation.referencesDabi O., Tufano R., Bavota G. SEART Data Hub: streamlining large-scale source code mining and pre-processing // Proceedings of the 2024 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME). Flagstaff, AZ, USA: IEEE, 2024. Pp. 888–892.en


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record