論文の概要: OSS License Identification at Scale: A Comprehensive Dataset Using World of Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04824v1
• Date: Sat, 7 Sep 2024 13:34:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 20:31:31.273888
• Title: OSS License Identification at Scale: A Comprehensive Dataset Using World of Code
• Title（参考訳）: OSSライセンスの大規模識別 - World of Codeを使用した包括的データセット
• Authors: Mahmoud Jahanshahi, David Reid, Adam McDaniel, Audris Mockus,
• Abstract要約: 我々は、徹底的なアプローチを採用し、それらのファイルパスに'ライセンス'を含むすべてのファイルをスキャンし、堅牢なテキストマッチングにWinnowingアルゴリズムを適用した。 提案手法は,数百万のOSSプロジェクト間で550万以上の異なるライセンスブロブを識別し,一致させ,詳細なP2Lマップを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.954816514146113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The proliferation of open source software (OSS) has led to a complex landscape of licensing practices, making accurate license identification crucial for legal and compliance purposes. This study presents a comprehensive analysis of OSS licenses using the World of Code (WoC) infrastructure. We employ an exhaustive approach, scanning all files containing ``license'' in their filepath, and apply the winnowing algorithm for robust text matching. Our method identifies and matches over 5.5 million distinct license blobs across millions of OSS projects, creating a detailed project-to-license (P2L) map. We verify the accuracy of our approach through stratified sampling and manual review, achieving a final accuracy of 92.08%, with precision of 87.14%, recall of 95.45%, and an F1 score of 91.11%. This work enhances the understanding of OSS licensing practices and provides a valuable resource for developers, researchers, and legal professionals. Future work will expand the scope of license detection to include code files and references to licenses in project documentation.
• Abstract（参考訳）: オープンソースソフトウェア(OSS)の普及により、ライセンス慣行の複雑な状況が生まれ、法的およびコンプライアンス目的において正確なライセンス識別が不可欠になっている。 本研究では,World of Code (WoC) インフラストラクチャを用いたOSSライセンスの包括的解析を行う。 我々は、ファイルパスに '`license'' を含む全ファイルをスキャンし、ロバストなテキストマッチングにWinnowingアルゴリズムを適用し、徹底的なアプローチを採用する。 提案手法は,数百万のOSSプロジェクト間で550万以上の異なるライセンスブロブを識別し,一致させ,詳細なP2Lマップを作成する。 我々は、階層化サンプリングと手動によるレビューによってアプローチの精度を検証し、最終的な精度は92.08%、精度は87.14%、リコールは95.45%、F1スコアは91.11%である。 この作業はOSSライセンスプラクティスの理解を深め、開発者、研究者、法律専門家に貴重なリソースを提供する。 今後の作業は、ライセンス検出の範囲を広げて、プロジェクトドキュメントにコードファイルとライセンスへの参照を含める予定である。

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