基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的軟件演化分析技術(shù)研究.pdf

1、演化是軟件生命周期的重要部分。挖掘軟件倉(cāng)庫(kù)的代碼信息可以提供更多軟件演化的信息。隨著軟件系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜，軟件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征越來(lái)越復(fù)雜，并且為了滿足新的應(yīng)用需求，軟件系統(tǒng)也在不斷的更新迭代。軟件的演化分析也漸漸引起人們的關(guān)注，出現(xiàn)了許多用于演化分析的技術(shù)和工具，本文提出了軟件網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)匹配和演化異常點(diǎn)檢測(cè)的方法，來(lái)更好地挖掘軟件演化過(guò)程中的重要元素信息，得到程序演化過(guò)程中細(xì)化的變更信息，進(jìn)一步指導(dǎo)軟件系統(tǒng)的迭代開(kāi)發(fā)。
　　首先，提出一

2、種基于軟件動(dòng)態(tài)執(zhí)行軌跡的軟件網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建方法。通過(guò)在軟件執(zhí)行過(guò)程中設(shè)定不同測(cè)試用例，多次執(zhí)行軟件程序，獲取執(zhí)行過(guò)程中函數(shù)調(diào)用的相關(guān)信息。對(duì)多次執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行合并，最終實(shí)現(xiàn)軟件網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建。
　　其次，利用算法(MinTopKNodes,MTKN)挖掘軟件網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。在軟件系統(tǒng)動(dòng)態(tài)執(zhí)行過(guò)程中，基于函數(shù)之間的調(diào)用關(guān)系、調(diào)用順序與調(diào)用次數(shù)，分析直接相鄰的鄰居節(jié)點(diǎn)和可達(dá)節(jié)點(diǎn)的影響力，通過(guò)計(jì)算節(jié)點(diǎn)最終權(quán)值確定關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。
　　再次

3、，提出一種基于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的軟件網(wǎng)絡(luò)模糊社團(tuán)劃分算法(Function Belongingness Matrix Generation,FBM-Gen)。在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，引入社團(tuán)理論，并提出函數(shù)隸屬矩陣的概念進(jìn)行量化。以軟件網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)為社團(tuán)中心，通過(guò)模糊社團(tuán)劃分算法來(lái)獲取軟件程序的函數(shù)隸屬矩陣，為社團(tuán)匹配打下基礎(chǔ)。
　　最后，提出一種基于社團(tuán)匹配的異常點(diǎn)檢測(cè)算法(Software Evolutionary Community