XRZOO

XRZOO是由香港中文大学等机构创建的一个大规模、多样化的扩展现实（XR）应用数据集，涵盖了AR、MR和VR等多种技术。该数据集包含12,528个免费XR应用，来自九个不同的应用商店，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。数据集的创建过程涉及复杂的爬虫系统和数据处理，确保了数据的全面性和准确性。XRZOO旨在支持XR软件工程和安全研究，促进跨学科的调查，并为开发者提供先进的XR系统开发示例。XRZOO is a large-scale and diverse extended reality (XR) application dataset created by The Chinese University of Hong Kong and other institutions, covering various technologies such as AR, MR and VR. This dataset contains 12,528 free XR applications from nine distinct app stores, and provides detailed metadata including app descriptions, categories, release dates, numbers of user reviews, hardware specifications and more. The creation process of the dataset involves sophisticated crawler systems and data processing, which ensures the comprehensiveness and accuracy of the collected data. XRZOO aims to support XR software engineering and security research, promote interdisciplinary investigations, and provide developers with advanced examples for XR system development.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

XRZOO数据集的构建通过从九个主流XR应用市场（包括Meta Horizon Store、VIVEPORT、SideQuest、Vision Pro App Store、Steam、Microsoft Store、Google Play和iOS App Store）中收集12,528个免费XR应用程序来实现。数据集的构建过程中，采用了定制的分布式爬虫系统，以克服平台多样性、API支持不足和访问限制等挑战。此外，为了确保数据的准确性和完整性，研究人员开发了复杂的过滤算法，用于从通用应用市场中识别XR应用，并通过元数据聚合和标准化处理，确保跨平台数据的一致性。

特点

XRZOO数据集具有显著的多样性和全面性，涵盖了虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）等多种XR技术，涉及教育、娱乐、生产力工具等多个应用类别。数据集不仅包含了应用程序的基本信息，如描述、类别、发布日期和用户评论数量，还提供了硬件规格等详细元数据。此外，XRZOO还记录了用户参与度指标，如用户评论统计，为研究XR应用的用户体验和市场表现提供了丰富的数据支持。

使用方法

XRZOO数据集为研究人员和开发者提供了广泛的应用场景，支持从交互测试、缺陷检测、静态/动态分析到性能优化等多方面的软件工程研究。研究人员可以利用该数据集开发自动化工具，进行跨平台的XR应用测试和缺陷分析，同时也可以进行隐私和安全审计。开发者则可以通过该数据集进行应用性能基准测试，优化调试流程，并借鉴跨平台的最佳实践。此外，XRZOO还支持用户研究、应用分类和进化分析，为XR应用的开发和维护提供了全面的参考。

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，推动了医疗、教育、制造和娱乐等多个领域的创新。然而，XR领域的研究常受限于缺乏大规模、高质量的应用数据集，这阻碍了实证研究和新型方法的开发。为此，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等研究人员于2024年推出了XRZOO数据集。该数据集包含了12,528个免费XR应用，涵盖九大应用商店，涉及AR、MR和VR技术，并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。XRZOO的发布旨在促进XR软件工程和安全研究的复现性，支持跨学科研究，并为开发者提供丰富的应用实例，从而推动XR系统的开发与优化。

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的复杂性，不同平台的数据格式和分类标准不一，需开发精细的过滤算法以识别XR应用。其次，部分应用商店的API支持有限，访问限制和速率控制增加了数据爬取的难度，需设计分布式爬取系统以应对。此外，跨平台的数据聚合也面临元数据不一致的问题，需进行额外的数据合成和规范化处理。最后，移动平台（如Google Play和iOS App Store）缺乏明确的XR应用分类，增加了应用识别的难度，需借助库检测工具和启发式方法进行筛选。这些挑战共同构成了XRZOO数据集构建过程中的主要障碍，但也为未来的研究提供了丰富的探索空间。

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。该数据集包含了12,528个来自九个不同应用商店的免费XR应用，涵盖了增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和混合现实（MR）等多种技术。研究者可以利用这些应用进行交互测试、缺陷检测、静态和动态分析等研究，从而推动XR软件开发和维护的效率与可靠性。

实际应用

XRZOO数据集在实际应用中具有广泛的价值，特别是在XR应用的开发和优化过程中。开发者可以利用该数据集进行应用性能的基准测试，优化调试流程，并从跨平台的应用比较中汲取最佳实践。此外，该数据集还支持用户体验研究，帮助开发者改进应用的可用性和用户满意度，从而提升XR应用的整体质量。

衍生相关工作

XRZOO数据集的发布催生了一系列相关的经典工作，特别是在XR应用的自动化测试、缺陷检测和性能优化领域。例如，研究者利用XRZOO进行交互测试工具的开发与评估，探索了如何在复杂的XR环境中进行高效的自动化测试。此外，该数据集还支持了隐私和安全审计的研究，帮助识别和解决XR应用中的隐私泄露问题。这些衍生工作进一步推动了XR软件工程领域的技术进步。