本文關鍵詞：軟件工程數據挖掘若干問題研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

餓 軟件工程數據挖掘若干問題研究 of Data SomeIssuesSoftware Mining Engineering 郁抒思 指導教師 周水庚教授 萬方數據 lIIIII I II IIIIII111 11l Y座機電話號碼 摘要 軟件工程數據是軟件工程整個過程中所產生的各種數據，包括軟件的源代碼、文檔、 缺陷報告等。在絕大多數情況下，軟件工程數據是開發(fā)者獲取信息的唯一來源。隨著計 算機軟件規(guī)模的不斷擴大，手工獲取開發(fā)和維護軟件所需的信息越來越困難。數據挖掘 技術可從軟件工程數據中自動發(fā)現所需信息，加快軟件開發(fā)進程，提高軟件質量。本文 針對軟件工程數據挖掘的若干問題進行研究，主要貢獻如下： 1．提出了一種Java源代碼中Method的自動命名方法。軟件源代碼中標識符的正確命名 對軟件維護非常重要，恰當的Method名能夠使開發(fā)者了解Method的功能，而不恰當 的命名則會誤導他們。但是，開發(fā)者除了個人的經驗技術之外，他們在為Method命名 時幾乎無所憑依。本文提出了一種基于文本分類的方法，為Method2選擇恰當的動作 名。實驗表明，本文方法的命名正確率達至1J70％以上。 2．提出了一種程序盜用檢測方法。與軟件業(yè)、特別是開源軟件的蓬勃發(fā)展相比，用以保 護現有軟件免遭軟件盜用者侵害的檢測工具少得可憐。一個不自律的開發(fā)者可以通 過代碼偽裝技術盜用他人的源碼，而又逃脫法律的制裁�，F有的基于程序依賴圖的檢 測工具可以檢出若干種專業(yè)的代碼偽裝，但時問效率無法讓人滿意，并且它們無法識 破影響程序依賴圖結構的偽裝。本文提出了一種新的盜用檢測T具TPLAG，它不僅 將代碼盜用檢測的時間復雜度從指數級降到多項式級，而且能成功地識破影響圖結 構的代碼偽裝技術。 3．提出了一種缺陷分派方法。人型軟件的開發(fā)組每天都

  本文關鍵詞：軟件工程數據挖掘若干問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。