2023年OpenDigger 开源软件生态数据分析挖掘平台挑战赛（OpenSODA）相关资料
比赛介绍
OpenDigger 是一个面向开源软件生态数据的一站式分析挖掘平台，目标是构建开源领域的数据生态，成为促进开源生态持续发展的数据基础设施开源项目，包括软件开发活动数据、软件生态对象关系数据、标签数据、度量指标、度量模型、实现算法、分析工具、以及大量社区分析案例集等，目前正在木兰开源社区孵化。OpenDigger 开源软件生态数据分析挖掘平台挑战赛（OpenSource Software Ecosystem Data Analysis and Mining Platform Competition，OpenSODA）采取两个主题赛模式。
两个主题赛包括：任务类（T） 聚焦代码与算法的实现，OpenDigger 提供作品所需要的相关数据与基础设施，选手代码贡献提交到指定代码仓库中；作品类（W） 聚焦在可视化作品设计与实现上，OpenDigger 提供作品所需要的相关数据，选手选取某个可视化工具进行作品设计。参赛选手可以选择上述赛事类别中的一个或多个进行参加，不做任何限制。 1）任务类（T）
本类型赛题聚焦 OpenDigger 项目本身的功能与算法实现，选手选择下列题目中的一个，进行方案设计并最终实现，最后提交到指定的代码仓库中，获得评审专家认可的作品将最终合并到 OpenDigger 的代码仓库中。
T1：OpenDigger 指标的实现与优化（开发类任务，预估难度：★）
T2：命令行交互的指标结果查询子模块（开发类任务，预估难度：★★）
T3：基于机器学习的 OpenRank 指标拟合与优化（数据科学类任务，预估难度：★★★）
（2）作品类（W）
数据可视化作品是对美学、内涵、共情的追求。本类型赛题将利用 OpenDigger 提供的各类开放数据、指标、模型、算法等，让参赛选手自由的发挥想象空间，将开源领域的数据洞察通过数据作品的形式进行呈现。
W1：可视化艺术作品或数据洞察报告（数据创意类作品，预估难度：★）
W2：开源领域的可视化大屏（Dashboard 类作品，预估难度：★★）
W3：开源协作网络可视化（网络可视化类作品，预估难度：★★★）
赛题详解请见： https://atomgit.com/x-lab/OpenSODA
OpenDigger 项目的官方网站为： http://www.x-lab.info/open-digger/
比赛收获
本次比赛中，我们团队共有9支队伍参赛，其中有3只队伍成功进入决赛，并在江苏无锡进行现场路演。