XRZOO|扩展现实数据集|软件工程数据集

arXiv2024-12-11 更新2024-12-12 收录

扩展现实

软件工程

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http://arxiv.org/abs/2412.06759v2

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资源简介：

XRZOO是一个大规模、多功能的扩展现实（XR）应用数据集，由香港中文大学等机构创建。该数据集包含12,528个免费XR应用，涵盖了AR、MR和VR技术，跨越九个应用商店，具有详细的元数据，如应用描述、类别、发布日期、用户评论数量和硬件规格等。数据集的创建过程涉及从多个主流市场收集数据，并通过自定义爬虫系统处理和规范化数据。XRZOO旨在支持XR软件工程和安全研究，促进跨学科研究，并为开发者提供高级XR系统的示例。

提供机构：

香港中文大学

创建时间：

2024-12-10

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

XRZOO数据集的构建基于对九个主流XR应用市场的全面爬取，涵盖了Meta Horizon Store、VIVEPORT、SideQuest、Vision Pro App Store、Steam、Microsoft Store、Google Play和iOS App Store等平台。通过自定义的分布式爬虫系统，研究人员克服了平台多样性、API支持不足以及数据格式不一致等挑战，确保了数据的全面性和高质量。最终，数据集包含了12,528个免费XR应用，涵盖了AR、MR和VR等多种技术，并附有详细的元数据，如应用描述、类别、发布日期、用户评论数量和硬件规格等。

特点

XRZOO数据集的显著特点在于其广泛的应用覆盖范围和多样化的平台支持。该数据集不仅包含了从多个主流XR应用市场中爬取的12,528个免费应用，还涵盖了从独立设备到PC辅助设备以及移动设备的多种XR设备类型。此外，数据集提供了丰富的元数据，包括应用描述、类别、发布日期、用户评论数量和硬件规格等，为研究者提供了全面的研究基础。

使用方法

XRZOO数据集可广泛应用于XR软件工程的多个研究领域，包括交互测试、缺陷检测、静态/动态分析、性能优化和用户体验研究等。研究者可以利用该数据集开发和验证自动化工具，进行跨平台的缺陷模式识别和隐私安全审计。此外，开发者可以通过该数据集进行应用性能基准测试，优化调试流程，并从跨平台的应用比较中汲取最佳实践。数据集还支持应用分类和用户行为分析，为XR应用的开发和维护提供了宝贵的资源。

背景与挑战

背景概述

随着扩展现实（XR）技术的迅猛发展，涵盖增强现实（AR）、混合现实（MR）和虚拟现实（VR）的应用逐渐成为元宇宙构建的基石。XRZOO数据集由香港中文大学的Shuqing Li、哈尔滨工业大学的Chenran Zhang和Cuiyun Gao，以及香港中文大学的Michael R. Lyu共同创建，旨在填补XR领域缺乏大规模、高质量应用数据集的空白。该数据集包含了12,528个免费XR应用，涵盖九个主流应用商店，涉及多种XR技术和应用场景，提供了详细的元数据，如应用描述、类别、发布日期、用户评论数量和硬件规格等。通过公开XRZOO数据集，研究者能够推动可重复的XR软件工程和安全研究，促进跨学科研究，并为开发者提供丰富的应用示例，从而提升XR应用的可扩展性、可用性和有效性。

当前挑战

XRZOO数据集的构建面临多重挑战。首先，XR平台的多样性导致数据收集过程中需要复杂的过滤算法来识别XR应用，尤其是在通用应用商店中，XR应用往往缺乏明确的分类标签。其次，数据爬取过程中，许多平台缺乏API支持，且存在访问限制，这要求开发自定义的分布式爬取系统以规避速率限制。此外，不同平台间的元数据格式不一致，增加了数据聚合和标准化处理的难度。最后，确保数据的质量、完整性和准确性也是一大挑战，尤其是在处理多样化的XR平台和应用生态时。这些挑战共同构成了XRZOO数据集构建过程中的主要障碍。

常用场景

经典使用场景

XRZOO数据集的经典使用场景主要集中在扩展现实（XR）应用的软件工程研究中。该数据集通过提供12,528个来自九个主流应用商店的免费XR应用，涵盖了AR、MR和VR等多种技术，支持从应用描述、分类、发布日期到用户评论数量和硬件规格等详细元数据的研究。这些数据为研究人员提供了丰富的资源，用于开发和测试自动化工具，进行交互式测试、缺陷检测、静态和动态分析等，从而提升XR应用的质量和安全性。

衍生相关工作

XRZOO数据集的发布催生了一系列相关研究工作。例如，研究人员利用该数据集开发了自动化交互测试工具，针对XR环境的复杂性和实时交互特性进行了优化。此外，XRZOO还支持了缺陷检测和隐私安全审计的研究，通过静态和动态分析技术，识别和解决XR应用中的潜在问题。这些研究不仅提升了XR应用的质量，还为未来的XR软件工程研究奠定了坚实的基础。

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