[发明专利]一种基于软件复杂网络的四维软件演化度量分析方法

摘要

本发明是一种基于软件复杂网络的四维软件演化度量分析方法，属于软件工程领域。本发明包括：对目标软件的每个版本的代码进行函数调用网络的抽取；对版本演化过程中软件的模块性、结构层级性、复杂性以及故障传播性四个维度进行度量监测，每个维度设置有三个基本度量指标；对每个维度度量结果进行统计，分别绘制版本演化的波动趋势图；结合目标软件类型的四维度量基准阈值，对目标软件的版本进行评价；将评价结果较好的软件放入软件基准库，进行基准阈值优化。本发明实现对软件产品的整体结构质量水平的全面监测，可及时纠正软件开发中存在的问题，对同一类型的目标软件在统一的基准阈值标准下进行分析和评价，保证了结果的客观性和有效性。

主权项

1.一种基于软件复杂网络的四维软件演化度量分析方法，其特征在于，实现步骤如下：步骤1：确定目标软件的各个版本及其源代码，对每个版本的软件代码进行函数调用网络的抽取；步骤2：对版本演化过程中软件的模块性、结构层级性、复杂性以及故障传播性四个维度进行综合度量；其中，选取模块性的度量指标为聚集系数cc、网络密度d和模块划分质量q；选取结构层级性的度量指标为出度匹配系数oac、流层级性di和最大核度mc；选取复杂性的度量指标为平均节点度ad、基本环数量bc和标准结构熵h_s；选取故障传播性的度量指标为网络效率e、有效直径ed和平均波及度t_avg；获得目标软件各版本的函数调用网络后，对演化过程中的每个函数调用网络进行四个综合度量值计算，计算公式如下：M＝(f(cc)^α×q)/f(d)^β  (1)H＝[f(oac)^γ×f(di)]/f(mc)^θ  (2)C＝‑[h_s×f(ad)×f(bc)]  (3)P＝f(e)^λ/[f(ed)^δ×f(t_avg)^τ]  (4)其中，M表示模块性的度量值，H表示结构层级性的度量值，C表示复杂性的度量值，P表示故障传播性的度量值；反正切函数f(x)对输入参数x进行标准化处理，使得对应度量指标的数值在[0,1]范围内，α、β、γ、θ、λ、δ和τ分别为基本度量参数cc、d、oac、mc、e、ed和t_avg的权重系数；在获得四个综合度量值，还继续根据下面公式进行全面度量；OE＝ω_MM+ω_HH+ω_CC+ω_PP  (5)其中，OE为软件全面度量值，ω_x代表综合度量参数x的权重系数，x＝M,H,C,P，ω_x的取值范围为(0,1)；步骤3：对每个维度的度量结果进行统计，分别绘制M、H、C、P随着版本演化的波动趋势图，从四个维度监测软件版本演化；步骤4：根据目标软件类型对应的四个维度的基准阈值，对目标软件整个演化过程的结构质量进行评价，当度量结果超过基准阈值时，表示目标软件在对应维度的结构质量较高；首先，根据软件类型，选取该类型下开源软件的稳定版本建立一个软件基准库，从中选取一定数量的最近软件版本，计算选取的所有版本在四个维度下的各度量指标的平均值，再根据公式(1)～(4)得到四个维度的综合度量平均值μ_M，μ_H，μ_C和μ_P；然后，计算基准阈值，具体是：步骤4.1：计算软件基准库中每一个版本的M、H、C、P与综合度量平均值之间的偏差和；diff_i＝|M_i‑μ_M|+|H_i‑μ_H|+|C_i‑μ_C|+|P_i‑μ_P|  (6)其中，diff_i表示软件基准库中第i个版本的四个维度的度量值M_i、H_i、C_i、P_i与综合度量平均值之间的偏差和，1≤i≤N，N为软件基准库中的总版本数；步骤4.2：选取偏差和diff_i最小的前10个版本构成版本集合VS，1≤i≤N；步骤4.3：根据中心极限定理，在保证diff_i值在置信水平为(1‑υ)×100％，精确度为±ρ％的范围内，通过公式(7)，计算目标软件类型在考虑综合度量参数x下所需的版本数量N_x；其中，μ和σ分别表示VS集合中所有版本的综合度量参数x的均值和方差；Φ表示标准正态分布；x∈{M,H,C,P}；取四个版本数中的最大值，标记为N_X；步骤4.4：如果N_X<|VS|，表示版本数量稳定，继续步骤4.5；否则，将其他不在VS集合中的版本按照diff_i值从小到大的顺序依次加到VS集合中，每加入一个版本重复步骤4.3，更新N_X；步骤4.5：计算版本集合VS中所有版本在四个维度下的各个度量指标的平均值，根据公式(1)～(4)得到四个维度的基准阈值；得到四个维度的基准阈值后，根据公式(5)计算得到全面度量的基准阈值；步骤5：若目标软件的评价结果较好，将该软件的版本放入软件基准库，然后再依据步骤4.1～4.5对基准阈值进行优化。