隨著軟件應用領域不斷擴大,軟件系統(tǒng)規(guī)模日益復雜,耗費科技人員大量的時間和精力。如果能從海量的軟件動態(tài)執(zhí)行軌跡中挖掘出具有代表性的信息,為分析軟件系統(tǒng)的結構特征以及軟件后期維護等提供完備的依據。本文從軟件故障傳播的角度分析軟件結構,結合數據挖掘理論知識,挖掘出軟件重要行為模式,從而幫助技術人員有效地完成對軟件的更新和維護工作。首先,提出一種基于軟件動態(tài)執(zhí)行軌跡的軟件網絡模型構建方法。通過追蹤軟件執(zhí)行軌跡,將函數作為節(jié)點,函數調用關系作為連接節(jié)點的邊,函數之間的依賴程度作為邊的權重,將其映射為函數依賴關系模型,并通過深度遍歷方法得到軟件執(zhí)行序列集合,為行為模式挖掘奠定基礎。其次,提出一種基于故障傳播的軟件網絡關鍵節(jié)點挖掘算法。該算法綜合考慮函數的故障脆弱性和故障傳播影響兩個特性,定義軟件系統(tǒng)中故障可能性較大并且發(fā)生故障后波及范圍較大的函數為關鍵節(jié)點,設計算法TPFPN-Miner計算并排序故障影響力度量值,挖掘網絡中的關鍵函數節(jié)點集合,提高復雜軟件故障定位效率。再次,提出一種基于調用關系的軟件重要行為模式挖掘算法。該算法針對上一節(jié)提出的故障影響力度量值,將其作為軟件執(zhí)行序列中函數節(jié)點的外部...

【文章頁數】：61 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究目的和意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 軟件網絡
        1.2.2 關鍵節(jié)點
        1.2.3 行為模式
    1.3 存在的問題
    1.4 研究的內容概要
    1.5 本文總體結構
第2章 建立軟件網絡模型
    2.1 引言
    2.2 構建軟件執(zhí)行網絡模型
        2.2.1 獲取軟件動態(tài)執(zhí)行軌跡
        2.2.2 函數依賴關系模型
    2.3 分析基于復雜網絡的軟件網絡理論
    2.4 本章小結
第3章 基于故障傳播設計軟件網絡重要節(jié)點挖掘算法
    3.1 引言
    3.2 軟件網絡重要節(jié)點基本概念
    3.3 基于函數依賴程度度量有向加權軟件網絡的權重
    3.4 軟件網絡重要節(jié)點挖掘算法
        3.4.1 基于故障傳播度量軟件網絡節(jié)點脆弱性
        3.4.2 基于調用函數規(guī)模度量軟件網絡節(jié)點影響力
        3.4.3 Top-k故障影響力節(jié)點挖掘算法TPFPN-Miner
    3.5 本章小結
第4章 基于調用關系設計軟件重要行為模式挖掘算法
    4.1 引言
    4.2 基本概念定義
    4.3 軟件網絡重要行為模式挖掘算法
        4.3.1 局部效用信息表LUIList
        4.3.2 剪枝策略
        4.3.3 Top-k高效用行為模式挖掘算法FITK-Miner
    4.4 算法實例
    4.5 本章小結
第5章 實驗與分析
    5.1 實驗環(huán)境配置與數據集獲取
        5.1.1 實驗環(huán)境配置
        5.1.2 數據集獲取
    5.2 基于故障傳播軟件網絡重要節(jié)點挖掘算法性能分析
        5.2.1 節(jié)點分布情況
        5.2.2 軟件網絡關鍵節(jié)點
    5.3 基于調用關系軟件重要行為模式挖掘算法性能分析
        5.3.1 數據集上運行時間對比
        5.3.2 候選模式數量對比
        5.3.3 算法內存使用量對比
    5.4 本章小結
結論
參考文獻
致謝



本文編號：3759533