IID-issues

该数据集包含两部分：第一部分包括162个在流行和开源Android应用中发现的IID问题；第二部分包括54个在流行和开源Android应用中发现的IID问题。每个IID问题提供了应用的代码仓库、相关源文件、相关方法、有问题的代码修订、问题报告ID或对应的拉取请求ID、问题报告站点或对应的拉取请求站点以及IID问题的注释代码片段。

This dataset consists of two parts. The first part contains 162 IID issues identified in popular and open-source Android applications, and the second part contains 54 IID issues identified in popular and open-source Android applications. For each IID issue, the following information is provided: the code repository of the application, relevant source files, relevant methods, problematic code revisions, issue report ID or corresponding pull request ID, issue report platform or corresponding pull request platform, as well as annotated code snippets of the IID issue.

原始信息汇总

数据集概述

数据集组成

• 第一部分：包含162个IID问题，涉及流行的开源Android应用。
• 第二部分：包含54个IID问题，同样涉及流行的开源Android应用。

数据集内容详情

每个IID问题包含以下信息：

1. 应用的代码仓库
2. IID问题相关的源文件
3. IID问题相关的方法
4. 有问题的代码版本
5. 问题报告ID或对应的拉取请求ID
6. 问题报告站点或对应的拉取请求站点
7. IID问题的注释代码片段

应用列表及其代码仓库

App名称	代码仓库地址
The-Blue-Alliance	https://github.com/the-blue-alliance/the-blue-alliance-android
OpenNoteScanner	https://github.com/ctodobom/OpenNoteScanner
Squeezer	https://github.com/nikclayton/android-squeezer
Owncloud	https://github.com/owncloud/android
WordPress	https://github.com/wordpress-mobile/WordPress-Android
Slideshow	https://github.com/ScreamingHawk/android-slideshow
AntennaPod	https://github.com/AntennaPod/AntennaPod
Mtg-familiar	https://github.com/AEFeinstein/mtg-familiar
NewsBlur	https://github.com/samuelclay/NewsBlur
Slide	https://github.com/ccrama/Slide
Muzei	https://github.com/romannurik/muzei
Subsonic	https://github.com/daneren2005/Subsonic
PhotoAffix	https://github.com/afollestad/photo-affix
Kontalk	https://github.com/kontalk/androidclient
OneBusAway	https://github.com/OneBusAway/onebusaway-android
NewPipe	https://github.com/TeamNewPipe/NewPipe
MoneyManagerEx	https://github.com/moneymanagerex/android-money-manager-ex
BlueAlliance	https://github.com/the-blue-alliance/the-blue-alliance-android
Geopaparazzi	https://github.com/geopaparazzi/geopaparazzi
Seadroid	https://github.com/haiwen/seadroid
Passandroid	https://github.com/ligi/PassAndroid
Kore	https://github.com/xbmc/Kore
MPDroid	https://github.com/abarisain/dmix
Aphotomanager	https://github.com/k3b/APhotoManager
4pdaclient	https://github.com/slartus/4pdaClient-plus
DocumentViewer	https://github.com/PrivacyApps/document-viewer
Conversations	https://github.com/siacs/Conversations
Kiss	https://github.com/Neamar/KISS
Easy-xkcd	https://github.com/T-Rex96/Easy_xkcd
Bubble	https://github.com/nkanaev/bubble
Satstat	https://github.com/mvglasow/satstat
Qksms	https://github.com/moezbhatti/qksms
PhotoView	https://github.com/chrisbanes/PhotoView
Chips	https://github.com/klinker41/android-chips
AmazeFileManager	https://github.com/TeamAmaze/AmazeFileManager

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

IID-issues数据集的构建基于对开源Android应用中的低效图像显示问题（IID）的系统性研究。该数据集分为两部分，分别包含162个和54个IID问题实例。每个实例均详细记录了相关应用的代码仓库、涉及的文件和方法、错误代码版本、问题报告或拉取请求的ID及来源，以及标注的代码片段。这些数据来源于多个知名的开源Android项目，确保了数据集的多样性和代表性。

特点

IID-issues数据集的特点在于其专注于Android应用中的低效图像显示问题，涵盖了多个开源项目的真实案例。每个IID问题实例均提供了完整的上下文信息，包括代码仓库、问题报告和标注的代码片段，便于研究者深入分析和复现问题。此外，数据集的构建基于严格的学术研究标准，确保了数据的准确性和可靠性，适用于图像处理和移动应用性能优化的研究。

使用方法

IID-issues数据集可用于研究Android应用中的低效图像显示问题，支持代码分析、问题检测和性能优化等任务。研究者可以通过访问代码仓库和问题报告，深入分析每个IID问题的成因和解决方案。数据集还可用于开发自动化工具，检测和修复类似问题。使用该数据集时，建议结合相关论文中的研究方法，以确保分析的系统性和科学性。

背景与挑战

背景概述

IID-issues数据集由两部分组成，主要聚焦于Android应用中的低效图像显示问题（Inefficient Image Displaying Issues, IID）。该数据集由研究团队在2019年SANER会议上首次提出，并在后续的JCST期刊扩展论文中进一步研究。数据集涵盖了162个IID问题，涉及多个知名开源Android应用，如The-Blue-Alliance、OpenNoteScanner等。这些应用在GitHub上均有公开的代码库，数据集不仅提供了问题的代码片段，还详细记录了问题的代码版本、报告ID、以及相关的Pull Request信息。该数据集为研究Android应用中的图像显示效率问题提供了宝贵的实证数据，推动了相关领域的研究进展。

当前挑战

IID-issues数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，识别和标注低效图像显示问题需要深入理解Android应用的图像处理机制，这对研究人员的专业知识提出了较高要求。其次，数据集的构建依赖于开源项目的代码库和问题报告，这些资源的完整性和一致性难以保证，可能导致数据质量参差不齐。此外，随着Android系统的不断更新，图像显示技术也在快速演进，数据集需要持续更新以保持其时效性和适用性。最后，如何将数据集中的问题与实际应用场景相结合，提出有效的优化方案，也是当前研究中的一大挑战。

常用场景

经典使用场景

IID-issues数据集在Android应用开发领域中被广泛用于研究和分析图像显示效率问题。该数据集包含了多个开源Android应用中的IID（Inefficient Image Displaying）问题，为开发者提供了一个丰富的案例库，帮助他们理解和解决在图像处理过程中可能遇到的性能瓶颈。通过分析这些案例，研究人员可以深入探讨图像加载、渲染和显示的最佳实践，从而优化应用的性能。

衍生相关工作

IID-issues数据集衍生了一系列相关的研究工作，特别是在Android应用性能优化领域。基于该数据集的研究成果已被应用于多个开源项目中，如The-Blue-Alliance、OpenNoteScanner和WordPress等。这些项目通过采纳数据集中的优化建议，显著提升了应用的图像处理效率。此外，该数据集还为学术界提供了丰富的研究素材，推动了图像处理技术的进一步发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在移动应用开发领域，图像显示效率问题（IID）一直是影响用户体验的关键因素之一。IID-issues数据集通过收集和分析162个开源Android应用中的IID问题，为研究者提供了丰富的案例资源。这些数据不仅涵盖了问题的代码库、相关源文件和方法，还包括了问题的具体代码片段和修复记录。近年来，随着移动设备性能的提升和用户对应用响应速度要求的增加，IID问题的检测与优化成为了研究热点。该数据集的应用，特别是在SANER'19和JCST期刊论文中的使用，展示了其在提升应用性能和用户体验方面的潜力。通过深入分析这些数据，研究者可以开发出更高效的图像显示算法，从而推动移动应用开发技术的进步。