本文關(guān)鍵詞：軟件網(wǎng)絡(luò)Top-k重要節(jié)點(diǎn)挖掘算法研究

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【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,軟件系統(tǒng)規(guī)模日益增大、使用環(huán)境日益復(fù)雜,使得軟件系統(tǒng)表現(xiàn)出越來(lái)越復(fù)雜的特性。將軟件系統(tǒng)建模為一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),從數(shù)據(jù)挖掘的角度出發(fā),發(fā)現(xiàn)軟件網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn),對(duì)于理解軟件拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、輔助軟件系統(tǒng)的測(cè)試、維護(hù)和預(yù)防漏洞、錯(cuò)誤定位等具有重要意義。本文追蹤軟件的動(dòng)態(tài)執(zhí)行過(guò)程,構(gòu)建軟件動(dòng)態(tài)執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)圖,從不同角度出發(fā),挖掘軟件網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn),主要工作如下:首先,研究如何將軟件系統(tǒng)映射為軟件網(wǎng)絡(luò)的方法,針對(duì)已有軟件網(wǎng)絡(luò)建模方法的不足,根據(jù)軟件中函數(shù)之間的動(dòng)態(tài)調(diào)用序列,構(gòu)建出一種基于函數(shù)調(diào)用的軟件網(wǎng)絡(luò)模型,給出了詳細(xì)的建模過(guò)程,并對(duì)模型中涉及的基本度量參數(shù)進(jìn)行了分析。其次,根據(jù)軟件系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)間的信息流動(dòng)特性,提出了一種基于信息熵的軟件網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性度量指標(biāo),以深度優(yōu)先策略收集軟件網(wǎng)絡(luò)圖中的函數(shù)調(diào)用路徑序列,得到每個(gè)源節(jié)點(diǎn)的信息可達(dá)集,計(jì)算其信息熵,并設(shè)計(jì)了重要節(jié)點(diǎn)挖掘算法,挖掘軟件節(jié)點(diǎn)在信息傳播過(guò)程中的Top-k活躍節(jié)點(diǎn)。再次,根據(jù)軟件系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)之間故障的級(jí)聯(lián)傳播特性,提出一種基于故障傳播的節(jié)點(diǎn)重要性度量指標(biāo),用此指標(biāo)衡量節(jié)點(diǎn)在綜合自身缺陷和受關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)感染情況下發(fā)生故障的概率,并設(shè)計(jì)算法計(jì)算節(jié)點(diǎn)的故障概率值,挖掘級(jí)聯(lián)故障模型中的Top-k故障敏感節(jié)點(diǎn),作為軟件管理中的重要節(jié)點(diǎn)加以重點(diǎn)防護(hù)。最后,以真實(shí)開源軟件為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),在Windows平臺(tái)下對(duì)本文提出的挖掘算法用C++語(yǔ)言進(jìn)行了編程實(shí)現(xiàn),并與傳統(tǒng)挖掘手段進(jìn)行了對(duì)比,對(duì)算法的可行性和準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證。
【關(guān)鍵詞】：軟件網(wǎng)絡(luò) 函數(shù)調(diào)用 路徑序列 信息熵 故障傳播 重要節(jié)點(diǎn)
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13;O157.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 重要節(jié)點(diǎn)挖掘方法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 存在的問(wèn)題13-14
• 1.4 本文研究的主要內(nèi)容14
• 1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 軟件系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型建立及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析16-26
• 2.1 引言16
• 2.2 軟件網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)狀拓?fù)浔硎?/span>16-18
• 2.3 軟件網(wǎng)絡(luò)建模18-22
• 2.3.1 現(xiàn)有的軟件網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù)18-19
• 2.3.2 本文的軟件網(wǎng)絡(luò)建模過(guò)程19-21
• 2.3.3 軟件網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣生成算法21-22
• 2.4 軟件網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣y(tǒng)計(jì)特性分析22-25
• 2.4.1 基本度量參數(shù)22-24
• 2.4.2 軟件實(shí)例分析24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于信息熵的TOP-K重要節(jié)點(diǎn)挖掘算法26-36
• 3.1 引言26-27
• 3.2 基于信息熵的節(jié)點(diǎn)重要性度量體系相關(guān)定義27-29
• 3.3 節(jié)點(diǎn)熵值TOP-K挖掘算法K-INMIE29-35
• 3.3.1 算法思想29-30
• 3.3.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)30
• 3.3.3 算法設(shè)計(jì)及實(shí)例分析30-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第4章 基于故障傳播的TOP-K重要節(jié)點(diǎn)挖掘算法36-46
• 4.1 引言36-37
• 4.2 故障傳播模型基本問(wèn)題描述及定義37-42
• 4.3 節(jié)點(diǎn)故障概率TOP-K挖掘算法K-INMFP42-45
• 4.3.1 算法思想42-43
• 4.3.2 K-INMFP相關(guān)算法設(shè)計(jì)43-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析46-56
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置46
• 5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)介紹46-47
• 5.3 基于信息熵的TOP-K重要節(jié)點(diǎn)挖掘算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析47-52
• 5.3.1 函數(shù)節(jié)點(diǎn)的信息熵評(píng)估47-48
• 5.3.2 基于信息熵的軟件各版本穩(wěn)定性分析48-50
• 5.3.3 與其他度量指標(biāo)對(duì)比分析50-52
• 5.4 基于故障傳播的TOP-K重要節(jié)點(diǎn)挖掘算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析52-55
• 5.4.1 節(jié)點(diǎn)故障敏感度分析52-53
• 5.4.2 基于故障傳播的軟件各版本穩(wěn)定性分析53-54
• 5.4.3 與其它度量指標(biāo)對(duì)比分析54-55
• 5.5 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論56-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果62-63
• 致謝63

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本文編號(hào)：600489