软件演化研究

本文简单介绍了软件演化的一些重要方面以及软件演化领域的一些指导原则。     

基于软件历史信息的软件工程实践

在软件工程的研究实践中,如何降低软件的开发成本、如何最小化软件在演化过程中带来的各种问题是软件工程实践者长期追求的目标,提高软件质量和自动化的软件维护过程是软件工程研究的热点问题。虽然人们付出了各种各样的努力,软件缺陷修复和软件维护的成本依然很高,软件的可靠性仍然无法满足用户的需求。经常发生的软件故障问题使软件生产者和使用者渐渐丧失了对软件的信心。本文基于软件的演化历史,探讨了关于软件质量度量和预测以及改善软件维护的框架。     

粒子系统与碰撞检测的研究

自然景物的模拟是计算机图形学中最具挑战性的问题之一。这主要是因为自然景物的表面包含丰富的细节或具有随机变化的形状,造型相对困难。而粒子系统被公认为模拟不规则模糊物体较为成功的一种图形生成方法。该系统具有不规则模糊物体的动态性、随机性和离散性,因此,利用粒子系统模拟了水等自然景观,并进行了一定的碰撞检测研究。     

一种基于h指数变体的软件网络节点重要性度量方法

新成员在参与软件项目开发和维护系统时,往往需要花费大量时间去理解系统的结构和功能,为了加速新成员对系统的理解,通常优先推荐他们关注一些系统中更重要的类。大量研究表明软件系统具有明显的复杂网络拓扑形态,可以将软件系统抽象为软件网络模型,通过网络节点重要性度量方法识别软件系统中更重要的类,辅助新成员快速掌握系统的核心结构和功能。目前,关于网络节点重要性度量的方法很多,大多数方法仅考虑邻居节点的度或边的权重。另外,h指数作为一种成功用于定量评估研究人员学术成就的指标也很少应用于软件网络中重要类的识别。作者以Ant、Jung和Maven项目为研究对象,构建对应的加权软件网络模型,结合节点的度和连边的权重信息提出H-NWD、A-NWD和G-NWD 3个h指数的变体指标来度量软件系统中类的重要性,并与已有的度中心性、介数中心性、接近度中心性、特征向量中心性、PageRank中心性5个常用的复杂网络中心性度量指标进行对比。实验结果表明,本文所提的H-NWD和G-NWD指标与已有的度量指标交集达到80%以上,能够很好地识别软件系统中重要类;在确定类的修改情况下,H-NWD指标与度中心性、特征向量中心性、PageRank中心性共同识别的重要类节点rank值更靠前,且被识别的其他类节点修改更频繁,相比于已有指标在识别关键类上更准确。     

基于内部边的群体软件开发中的项目推荐方法

开源软件生态系统的快速发展,为软件开发提供了一种新的模式,对开源软件推荐系统的研究已经成为当前一个重要的研究领域。已有的软件工程推荐系统大都利用协同过滤、机器学习以及开发者-项目属性匹配的方法进行推荐,而利用网络结构和网络分析技术进行推荐的研究相对较少。以软件生态系统GNOME为研究对象,构建开发者-项目二分网络,利用二分网络链路预测技术,采用一种基于内部边的方法对开发者进行项目推荐,并与协同过滤方法进行了对比。实验结果表明基于内部边的推荐方法比协同过滤方法更好。     

复杂网络构造器的分析与设计

针对当前对复杂网络研究中存在的一贯从理论研究入手,轻视实践检验的特点。本文提出了设计复杂网络构造器,构造复杂网络模型,在网络模型的基础上并通过设计简单传播算法,来对构造的模型进行测试与分析。     

软件分析技术与工具

本文分析了软件分析工具对软件开发周期每个阶段的影响以及开发者如何利用这些信息来评价开发活动。     

基于开源软件的开发者和项目网络分析

文章讨论了复杂的网络概念以及利用开源软件(OSS)数据构建的社会网络,对Berlios,GNU和SourceForge这3种不同开放源码软件的社会网络进行了初探。很多研究者已经在此类网络快照或合并视图上进行了大量研究,尤其是SourceForge,归结于其社区规模的庞大。SourceForge网络因具有在不同时间点的度分布、连通性、中心性和无标度等特性,被进行过大量的研究。然而,很少有人研究网络生长,即如何建立网络,尤其是指标是如何随时间演变的。     

社会网络服务的探讨

社会网络服务是一个充满前景的基于IT技术的应用,目前有些服务已经商业化,例如:Orkut,YouTube和Flickr。尽管如此,人们仍然没有弄清楚究竟哪些潜在的用户群体是社会网络服务的主要参与者,而且用户选择使用社会网络服务的动机和选择基于Web社区服务的动机有很大的差异。本文主要介绍了社会网络服务的有关概念和人们选择使用社会网络服务的模型。