软件生态系统是指在共享软件信息的环境内部由软件产业相关工作人员和其制造的软件产品所构成的集合。软件生态系统强调了互利共生、资源共享的创新发展理念,构建了一种崭新的互相协作、彼此促进的软件生产模式。评估软件生态系统的健康性可以明晰软件生态系统的健康情况,通过分析相关影响因素和指标进而对软件生态系统采取一系列具有针对性的调控策略,助推软件生态系统健康稳定且长远地发展。PSR(Pressure-State-Response)模型是评估自然生态系统健康性的经典模型,本文考虑到软件生态系统与自然生态系统概念上的同源性和结构上的相似性,因此将该模型引入到对软件生态系统健康性的研究当中。本文使用PSR(Pressure-State-Response)模型,以Github为例评估了软件生态系统的健康性。本文所做的具体工作如下:(1)建立软件生态系统健康性评估模型。本文在PSR模型的压力、状态、响应三个层次之下分析软件生态系统健康性的影响因素,按照全面性、准确性、经典性和易获取性的指标选取原则,从影响因素中筛选出软件生态系统健康性的评估指标,利用熵值法计算指标权重,进而计算软件生态系统健康性,建立起软件生态系统健康性评估模型。(2)对软件生态系统健康性进行分析。本文分析了从2018年1月到2019年12月软件生态系统健康性的时序变化趋势;在软件生态系统总体健康性、软件生态系统压力层健康性、软件生态系统状态层健康性、软件生态系统响应层健康性四者之间开展相关性分析;对软件生态系统压力层健康性、软件生态系统状态层健康性、软件生态系统响应层健康性和各层次健康性的评估指标进行关联度分析。(3)提出建议和意见。根据上述分析结果,本文针对提升软件生态系统的健康性这一研究目的,提出了建议和意见。本文的研究结论如下:(1)软件生态系统健康性从2018年1月到2019年12月的过程中虽然变化趋势起伏不定,但最终呈现出下降结果。(2)软件生态系统总体健康性与软件生态系统状态层健康性、软件生态系统响应层健康性呈正相关关系,软件生态系统压力层健康性与软件生态系统状态层健康性呈正相关关系。(3)交流语言、Fork、Deletions分别是与软件生态系统压力层健康性、软件生态系统状态层健康性、软件生态系统响应层健康性关联度最大的指标。