活动推荐丨开源评价与数据洞察论坛重磅来袭，华东师大/复旦大学/蚂蚁集团/字节跳动等专家齐聚北京

演讲者简介

边思康，蚂蚁集团开源办公室负责人，开源技术增长负责人

演讲题目

要做数据洞察，先做工程实践 - 基于敏捷开发的数据实践探索

演讲简介

开源社区的数据蕴含着丰富的信息和潜在的洞察机遇，想要做好社区向的开源技术增长，我们必须要用好这些社区的高价值数据。

但在实际的生产应用中，我们发现想要基于社区数据建立因果性和可复制性，由于现有的社区数据因为各个项目的实践不同，会导致我们缺少高质量的数据支持，如此一来，社区增长和洞察的说服力会大打折扣。

要解决这个问题，需要的是接地气的社区标准化实践。在最近针对于 CNCF 社区等部分高质量项目的观察后，我们发现，敏捷开发的方法论，依然是社区治理体系的核心，而这些工程实践目前在很多公司中并不是共识。我们想通过本次分享，来重新梳理并思考，敏捷开发的习惯到底能给社区带来什么：

1. 引言：敏捷开发依然是开源社区目前开发模式的主流

2. 敏捷开发的 design patterns

3. 敏捷开发的 anti-patterns

4. 回到「增长黑客」，为什么我们应该把技术社区当作「技术产品」来对待

演讲者简介

  范志东，TuGraph开源负责人 

演讲题目

OSGraph：通过大规模知识图谱加速开源数据洞察

演讲简介

通过TuGraph图计算技术构建开源数据知识图谱，借助BI、图可视化等技术在大规模知识图谱数据上实现高效分析与洞察，并探索AI时代下与大模型技术的结合思路。

演讲者简介

陈阳，复旦大学教授，上海市智能信息处理重点实验室副主任

演讲题目

基于人工智能的在线开发者社区恶意账号检测

演讲简介

在线开发者社区主要为开发者提供代码托管、合作项目开发服务，有代表性的在线开发者社区如GitHub，吸引了上亿的开发者用户，已经成为开发者进行协作开发、代码开源、提升账号声誉的在线平台。这其中广泛存在的恶意用户，对代码仓库进行虚假点赞、身份伪冒、定向垃圾广告发布等问题，成为影响平台公平性的重要安全问题。我们对比了真实数据集中GitHub恶意用户与正常用户在时间线上的细粒度历史行为，并由GitHub用户代码操作产生的交互关系构建了用户交互图谱，分析得到了恶意用户的行为特点，并考虑GitHub提供的服务特点，设计实现了GitSec恶意用户发现系统。针对用户的历史行为，构建了时间间隔序列、行为类型序列，并引入深度神经网络和注意力机制设计了并行行为序列分析模型；针对用户之间的社交关系，利用代码仓库的交互行为，分别构建了用户-用户图和用户-仓库图，利用结构洞理论衡量用户在代码仓库交互中的重要性，利用图神经网络获取用户-仓库之间的关联表示。综合用户的描述性特征、时间序列分析以及社交关系分析特征，我们引入监督式机器学习分类器作为决策模块，对用户是否是恶意用户进行判断。利用GitHub真实用户数据集进行的对比实验表明，GitSec相比传统的统计特征提取方法、图关系分析方法等，都取得了更好的性能表现。对于常见的“标签翻转”攻击等，也表现出了较好的鲁棒性。

演讲者简介

姜宁，字节跳动开源首席布道师

演讲题目

数据驱动的开源社区建设

演讲简介

在OSPO的实践过程中，需要及时了解开源项目的进展情况。通过结合业务的诉求，识别项目的关键指标，可以让我们在第一时间内获取项目的最新进展，以及项目社区发展的一手信息。本次讲座将通过社区建设关键指标的数据故事案例分析，让我们更好地展示开源项目的价值，激发团队的行动力，并为 OSPO 的决策提供有力支持。