本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的軟件測試相似路徑的研究

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【摘要】：近年來,將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)用于研究分析軟件系統(tǒng)已經(jīng)成為熱點。針對軟件系統(tǒng)的復(fù)雜性,將復(fù)雜軟件拓撲結(jié)構(gòu)抽象映射為復(fù)雜軟件網(wǎng)絡(luò)模型,能夠簡單有效的挖掘復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中重要節(jié)點,依據(jù)這些重要節(jié)點挖掘軟件動態(tài)執(zhí)行過程中重要執(zhí)行路徑,對研究軟件結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性、可靠性具有重要意義。本文利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論與軟件工程學(xué)研究方法相結(jié)合,以真實開源軟件Cflow和Gzip作為算法研究對象,提出了針對軟件節(jié)點序列挖掘節(jié)點相似性和構(gòu)建加權(quán)網(wǎng)絡(luò)挖掘軟件結(jié)構(gòu)相似性算法,論文的主要內(nèi)容如下:首先,在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論知識的基礎(chǔ)上,提出了復(fù)雜軟件網(wǎng)絡(luò)建模思想,建立了軟件節(jié)點排序模型和軟件加權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型,概述了經(jīng)典序列挖掘算法研究,對序列挖掘相關(guān)算法進行分析,應(yīng)用模糊聚類分析技術(shù)挖掘軟件結(jié)構(gòu)。其次,針對軟件網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有序列挖掘算法中處理的數(shù)據(jù)量較大、數(shù)據(jù)類型復(fù)雜等原因?qū)е滤惴ǖ臅r間復(fù)雜度較高問題,在建立軟件節(jié)點排序模型基礎(chǔ)上提出軟件節(jié)點相似性挖掘算法,該算法在軟件動態(tài)執(zhí)行過程中為函數(shù)節(jié)點進行處理,挖掘出軟件節(jié)點序列的相似性,有效的提高了算法時間效率。再次,針對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中結(jié)構(gòu)復(fù)雜的難題,本文使用軟件執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)中邊作為度量工具,提出基于軟件加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似性挖掘算法,通過模糊聚類技術(shù)挖掘軟件中相似度較高的結(jié)構(gòu),得到軟件動態(tài)執(zhí)行相似序列,為軟件測試減少測試用例提供了有力依據(jù)。最后,對本文提出算法,分別以真實軟件動態(tài)執(zhí)行過程中采集的數(shù)據(jù)做了實驗,并對實驗結(jié)果進行了分析。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 軟件網(wǎng)絡(luò) 軟件結(jié)構(gòu) 軟件節(jié)點排序模型 相似性
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.53;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 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 本文研究內(nèi)容14
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 復(fù)雜軟件網(wǎng)絡(luò)建模和序列挖掘算法分析16-32
• 2.1 軟件網(wǎng)絡(luò)建模分析16-25
• 2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論知識16-20
• 2.1.2 軟件節(jié)點排序模型(SNRM)建模20-23
• 2.1.3 軟件加權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型建模23-25
• 2.2 序列挖掘算法分析25-28
• 2.3 模糊聚類技術(shù)28-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第3章 基于軟件節(jié)點排序模型的節(jié)點相似性挖掘算法研究32-42
• 3.1 引言32-33
• 3.2 基本定義33-35
• 3.3 基于SNRM的節(jié)點相似性挖掘算法設(shè)計35-40
• 3.3.1 算法思想及可視化函數(shù)調(diào)用35-36
• 3.3.2 軟件節(jié)點排序模型(SNRM)36
• 3.3.3 序列生成和過濾重復(fù)模式36-39
• 3.3.4 軟件序列模式挖掘39
• 3.3.5 相似度計算及算法實例分析39-40
• 3.4 本章小結(jié)40-42
• 第4章 基于軟件加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似性挖掘算法研究42-51
• 4.1 引言42
• 4.2 基本定義42-44
• 4.3 基于軟件加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似性挖掘算法設(shè)計44-48
• 4.3.1 建立軟件加權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型44-46
• 4.3.2 建立模糊相似矩陣算法46-47
• 4.3.3 挖掘軟件相似性結(jié)構(gòu)47-48
• 4.4 算法實例分析48-50
• 4.5 本章小結(jié)50-51
• 第5章 實驗結(jié)果與分析51-60
• 5.1 實驗環(huán)境配置51
• 5.2 實驗數(shù)據(jù)集的來源51
• 5.3 實驗參數(shù)設(shè)計51-52
• 5.4 軟件節(jié)點排序模型節(jié)點相似性挖掘算法實驗結(jié)果分析52-56
• 5.4.1 軟件函數(shù)節(jié)點排序分析52-53
• 5.4.2 軟件節(jié)點相似性挖掘分析53-56
• 5.5 基于軟件加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似性挖掘算法實驗結(jié)果分析56-59
• 5.5.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點加權(quán)分析56-58
• 5.5.2 軟件結(jié)構(gòu)相似性挖掘分析58-59
• 5.6 本章小結(jié)59-60
• 結(jié)論60-62
• 參考文獻62-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔的科研任務(wù)與主要成果66-67
• 致謝67-68
• 作者簡介68

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本文編號：700018