基于復雜網(wǎng)絡的軟件演化分析技術研究.pdf

1、演化是軟件生命周期的重要部分。挖掘軟件倉庫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)越來越復雜，軟件系統(tǒng)的結構特征越來越復雜，并且為了滿足新的應用需求，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注，出現(xiàn)了許多用于演化分析的技術和工具，本文提出了軟件網(wǎng)絡社團匹配和演化異常點檢測的方法，來更好地挖掘軟件演化過程中的重要元素信息，得到程序演化過程中細化的變更信息，進一步指導軟件系統(tǒng)的迭代開發(fā)。
　　首先，提出一

2、種基于軟件動態(tài)執(zhí)行軌跡的軟件網(wǎng)絡模型構建方法。通過在軟件執(zhí)行過程中設定不同測試用例，多次執(zhí)行軟件程序，獲取執(zhí)行過程中函數(shù)調(diào)用的相關信息。對多次執(zhí)行結果進行合并，最終實現(xiàn)軟件網(wǎng)絡模型的構建。
　　其次，利用算法(MinTopKNodes,MTKN)挖掘軟件網(wǎng)絡中的關鍵節(jié)點。在軟件系統(tǒng)動態(tài)執(zhí)行過程中，基于函數(shù)之間的調(diào)用關系、調(diào)用順序與調(diào)用次數(shù)，分析直接相鄰的鄰居節(jié)點和可達節(jié)點的影響力，通過計算節(jié)點最終權值確定關鍵節(jié)點。
　　再次

3、，提出一種基于關鍵節(jié)點的軟件網(wǎng)絡模糊社團劃分算法(Function Belongingness Matrix Generation,FBM-Gen)。在關鍵節(jié)點的基礎上，引入社團理論，并提出函數(shù)隸屬矩陣的概念進行量化。以軟件網(wǎng)絡中的關鍵節(jié)點為社團中心，通過模糊社團劃分算法來獲取軟件程序的函數(shù)隸屬矩陣，為社團匹配打下基礎。
　　最后，提出一種基于社團匹配的異常點檢測算法(Software Evolutionary Community