將復(fù)雜軟件系統(tǒng)映射為復(fù)雜軟件網(wǎng)絡(luò)模型,挖掘復(fù)雜軟件系統(tǒng)中對(duì)穩(wěn)定性、可靠性和安全性有重要影響的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)有助于對(duì)這些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)加以重點(diǎn)防護(hù),提高軟件系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性,對(duì)保證軟件產(chǎn)品質(zhì)量具有重要的理論意義和廣泛的實(shí)用價(jià)值及應(yīng)用前景。本文以軟件系統(tǒng)的函數(shù)粒度單元為研究對(duì)象,挖掘軟件系統(tǒng)中關(guān)鍵的調(diào)用函數(shù)節(jié)點(diǎn)和被調(diào)函數(shù)節(jié)點(diǎn),并分析了相關(guān)度量值的演化過程及分布特征。首先,將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的相關(guān)研究理論、方法與復(fù)雜軟件系統(tǒng)自身的特點(diǎn)相結(jié)合,提出了在函數(shù)粒度單元將復(fù)雜軟件系統(tǒng)映射為有向加權(quán)軟件網(wǎng)絡(luò)的方法。兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間依賴關(guān)系的緊密程度被定義為所有可能的執(zhí)行路徑中包含該依賴關(guān)系的執(zhí)行路徑所占的比重。其次,基于函數(shù)節(jié)點(diǎn)傳播缺陷和積累缺陷的能力,提出了局部中心性算法SN-KNN,分別識(shí)別出復(fù)雜有向加權(quán)軟件網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵的調(diào)用函數(shù)節(jié)點(diǎn)和被調(diào)函數(shù)節(jié)點(diǎn)�？紤]到依賴深度在給定范圍內(nèi)的依賴關(guān)系和局部拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)之間的依賴關(guān)系的緊密程度,對(duì)該算法進(jìn)行了改進(jìn),設(shè)計(jì)了改進(jìn)算法KNMWSG。再次,提出符合復(fù)雜軟件網(wǎng)絡(luò)自身特點(diǎn)的有向加權(quán)波及度的概念,并設(shè)計(jì)了基于有向加權(quán)波及度的關(guān)鍵函數(shù)節(jié)點(diǎn)挖掘算法Alg_Imp RE... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 相關(guān)背景和意義
        1.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論
        1.1.2 復(fù)雜軟件網(wǎng)絡(luò)
    1.2 關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘研究現(xiàn)狀
    1.3 存在的問題
    1.4 本課題研究的主要內(nèi)容
    1.5 本文總體結(jié)構(gòu)
第2章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)度量與加權(quán)復(fù)雜軟件網(wǎng)絡(luò)建模
    2.1 引言
    2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)度量體系
    2.3 復(fù)雜軟件網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與邊權(quán)值計(jì)算
        2.3.1 復(fù)雜軟件網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建
        2.3.2 復(fù)雜軟件網(wǎng)絡(luò)邊權(quán)值的計(jì)算體系
        2.3.3 復(fù)雜軟件函數(shù)依賴網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建及邊權(quán)值計(jì)算
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于局部中心性的軟件網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘算法
    3.1 基于局部中心性的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘算法SN-KNN
        3.1.1 相關(guān)定義
        3.1.2 局部中心性關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘算法實(shí)現(xiàn)
    3.2 考慮傳播概率的局部中心性關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘算法KNMWSG
        3.2.1 算法設(shè)計(jì)思想
        3.2.2 算法實(shí)現(xiàn)過程描述
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于波及度的軟件網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘算法
    4.1 引言
    4.2 加權(quán)波及度相關(guān)定義
    4.3 基于波及度的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘算法設(shè)計(jì)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 算法實(shí)證結(jié)果分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的提取
    5.3 基于局部中心性的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.4 考慮傳播概率的局部中心性關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.5 基于波及度的的挖掘算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.6 加權(quán)波及度相關(guān)度量分布規(guī)律和演化規(guī)律實(shí)證分析
        5.6.1 波及度分布規(guī)律
        5.6.2 加權(quán)波及度顯著程度分布規(guī)律
        5.6.3 加權(quán)波及度相關(guān)度量演化規(guī)律
    5.7 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果
致謝



本文編號(hào)：3539790