一种UML类图结构复杂度度量方法

对类图结构复杂性进行度量可以辅助对系统概念模型进行质量评价.提出一种改进的赋权类依赖图构造方法,并提出一套基于赋权类依赖图路径分析的类图结构复杂度度量指标体系,该指标体系着眼于类间关系的整体结构.同时给出各项指标的计算方法.     

基于类之间的依赖关系确定类的规模

类之间的依赖关系，对于面向对象系统分析、设计和测试都有重要的意义。本文首先对类之间的依赖关系进行了定义和说明，并细分其为数据依赖和方法依赖，在此基础上，对类之间的依赖关系进行了度量，提出依赖度和被依赖度两种度量方法，并以此确定类地规模大小。     

基于依赖关系图和通用漏洞评分系统的网络安全度量

管理人员通常使用一些网络安全指标作为度量网络安全的重要依据。通用漏洞评分系统（CVSS）是目前人们普遍认同的网络度量方式之一。针对现有的基于CVSS的网络安全度量无法精确测量网络受到攻击的概率和影响两方面得分的问题，提出一种基于依赖关系图和CVSS的改进基础度量算法。首先发掘攻击图中漏洞节点的依赖关系，构建依赖关系图；然后根据依赖关系修改CVSS中漏洞的基础度量算法；最后聚合整个攻击图中的漏洞得分，得到网络受到攻击的概率及影响两方面的得分。采用模拟攻击者进行仿真实验，结果表明，该算法在算法精确度和可信度方面明显优于汇总CVSS分数算法，更加接近实际仿真结果。     

基于PROBE方法的DWFC内聚度量改进

利用有向带权伪图（Directed Weighted False Chart, DWFC）表示面向对象程序中类内部成员间的依赖关系，提出一种基于DWFE的面向对象类内聚度量方法，结合PSP（Personal Software Process）技术中PROBE（PROx Based Estimating）规模估算方法，改进了良好内聚度量方法的验证准则，并结合实验验证了该方法的优越性。     

基于中介中心性的类重要性度量的研究

为了合理分配测试资源,降低测试成本,提高软件质量,在目前软件可测试性和中介中心性研究的基础上,提出了将中介中心性和由UML类图转化而来的类依赖关系图(CDG图)结合起来,度量和分析类之间依赖结构的类重要性,以此来指导软件的测试活动。最后通过实例运行结果表明,该方法可以指导测试资源的分配,提高软件可测试性,保证软件质量,从而降低整个软件测试的成本。     

基于信息熵的软件构件度量方法

本文主要是以一种有向带权类依赖图作为面向对象系统的UML类图的抽象表示,结合信息熵技术针对软件构件进行内聚耦合性及独立性度量。通过实验表明,该方法是一种较准确的软件构件度量方法,为权衡构件的设计质量提供了可靠的数据。     

开源软件中结构复杂度的度量方法

针对大型开源软件的复杂性,提出一种基于随机图和结构熵的开源软件结构复杂度的度量方法。将开源软件中的软件包抽象成点,将软件包之间的依赖关系抽象成有向边,建立随机图,并引入结构熵的概念。结合随机图的特性和结构熵度量开源软件的耦合度和内聚度。利用该方法进行实例分析,结果表明,随着开源软件按版本发展,软件耦合度和内聚度不断增长。     

基于图结构优化的自适应多度量非监督特征选择方法

非监督特征选择是机器学习领域的热点研究问题,对于高维数据的降维和分类都极为重要。数据点之间的相似性可以用多个不同的标准来衡量,这使得不同的数据点之间相似性度量标准难以一致;并且现有方法多数通过近邻分配得到相似矩阵,因此其连通分量数通常不够理想。针对这两个问题,将相似矩阵看作变量而非预先对其进行设定,提出了一种基于图结构优化的自适应多度量非监督特征选择（SAM-SGO）方法。该方法将不同的度量函数自适应地融合成一种统一的度量,从而对多种度量方法进行综合,自适应地获得数据的相似矩阵,并且更准确地捕获数据点之间的关系。为获得理想的图结构,通过对相似矩阵的秩进行约束,在优化图局部结构的同时简化了计算。此外,将基于图的降维问题合并到所提出的自适应多度量问题中,并引入稀疏l2,0正则化约束以获得用于特征选择的稀疏投影。在多个标准数据集上的实验验证了SAM-SGO的有效性,相比较于近年所提出的基于局部学习聚类的特征选择和内核学习（LLCFS）、依赖指导的非监督特征选择（DGUFS）和结构化最优图特征选择（SOGFS）方法,该方法的聚类正确率平均提高了约3.6个百分点。     

面向对象系统的类之间依赖关系度量研究

类之间的依赖关系，对于面向对象系统分析、设计和测试都有重要的意义。本文首先对类之间的依赖关系进行了定义和说明，并细分其为数据依赖和方法依赖，在此基础上。提出依赖度和被依赖度两种度量方法，并进行了严格的语义分析和说明。     

对象类之间依赖关系度量分析

类之间的依赖关系,对于面向对象系统分析、设计和测试都有重要的意义。该文首先对类之间的依赖关系进行了定义和说明,并细分其为数据依赖和方法依赖,在此基础上,提出依赖度和被依赖度两种度量方法,并进行了严格的语义分析和说明。最后,文章提出依据这两种度量方法来确定类的规模大小的算法。     

C程序单元级依赖性分析

程序依赖性分析是软件分析的一个基本内容，目前的相关工作大多集中在语句级的分析方面。人们同样需要单元级的依赖信息来考察单元间的信息流向及整个程序的构架。本文针对C程序中函数间的调用依赖、参数传递依赖、全局数据依赖以及文件间的包含依赖和外部变量定义依赖进行了分析，并提出单元依赖图表达这些关系。基于此图，本文采用基于信息论的方法度量了单元间的耦合性。单元依赖图中保留的函数调用间的互斥关系提高了度量的准确性。相关的分析思想和技术适用于分析使用其它高级程序设计语言编写的软件。     

基于信息熵的专家聚类赋权方法

鉴于群组决策专家赋权方法研究中,现有赋权方法虽然考虑了专家给出的排序向量的一致性,但缺乏对排序向量信息相似性的度量,导致可能出现排序向量与群体共识相近,但信息不确定性较大的专家被赋予了与其他专家相同权重的问题.基于此,提出一种基于信息熵的专家聚类赋权方法,运用信息相似系数对排序向量进行聚类分析,根据聚类结果和排序向量的...     

基于图模型和孤立森林的上帝类检测方法

上帝类（God class）是指同时包含多种任务职责的类,其常见特征是包含大量的属性与方法,并且与系统中的其他类有多种依赖关系.上帝类是一种典型的代码坏味,对软件的开发维护产生负面影响.近年来,许多研究都致力于发现和重构上帝类,但是现有方法识别上帝类的能力不强,检测精确率不高.提出了一种基于图模型和孤立森林的上帝类检测方法,主要分为两个阶段：图结构信息分析阶段和类内度量评估阶段.在图结构信息分析阶段,建立类间的方法调用图和类内结构图,采用孤立森林算法缩小上帝类的检测范围;在类内度量评估阶段,考虑项目的规模和架构带来的影响,将项目中上帝类相关度量指标的平均值作为基准,设计实验确定比例因子,并以平均值和比例因子的乘积作为阈值,筛选得到上帝类的检测结果.在代码坏味标准数据集上的实验结果表明：与现有的上帝类检测方法相比,该方法在精确率和F1值上分别提升了25.82个百分点和33.39个百分点,同时保持了较高的召回率.     

状态依赖的类内聚度量

类是面向对象软件中的模块,包含属性和方法。类内聚度量是对类属性和方法相关程度的度量。通过对类方法和属性的分类及其与类状态之间的关系分析,提出了类核的概念和状态依赖的类内聚度量方法。该方法有利于克服类内聚度量复杂性和判断模糊性问题,并可以在设计阶段对类的内聚进行度量。     

基于攻击图的网络安全度量研究

随着现代社会对网络系统依赖程度的日益增强,网络安全问题受到普遍关注。网络安全度量是指在理解网络环境的基础之上,建立合适指标体系和度量方法,评估网络的安全性。本文采用攻击图这种网络脆弱性分析技术,在对目标网络和攻击者建模的基础之上,根据两者之间的相互关系生成攻击图模型,分析不同的攻击路径。借鉴CVSS对单一漏洞的量化指标,以及节点间概率转换关系,提出攻击伸缩性机理。结合CVSS指标和攻击图,计算攻击伸缩性数值,并以此作为网络安全度量的方法,最后总结了当前网络安全度量的发展现状以及面临的挑战。     

一种系统依赖图的面向对象扩充方案

提出一种对传统的系统依赖图进行面向对象扩充的方案.把传统的系统依赖图和类依赖子图、类层次子图相结合,从而构成了适合描述面向对象程序的面向对象系统依赖图.详细说明了对系统依赖图进行面向对象语法、语义扩充的过程,同时给出了构造面向对象系统依赖图的一般算法以及应用分析.     

一种包含异常传播的类间数据依赖分析方法

类间数据依赖分析是类间数据流测试的基础。本文通过分析类簇级测试中的异常传播对程序数据依赖的影响,提出一种包括异常结构在内的类间C++程序数据依赖分析方法,根据类间关系增量式地构造类间数据依赖图,并给出类间数据依赖图的构造算法。最后,在程序切片中应用了该数据依赖分析方法。结果证明,该方法通过分析异常传播对数据依赖的影响能够带来切片精度的提高。     

规范化相似度的符号序列层次聚类

符号序列由有限个符号按一定顺序排列而成,广泛存在于数据挖掘的许多应用领域,如基因序列、蛋白质序列和语音序列等.作为序列挖掘的一种主要方法,序列聚类分析在识别序列数据内在结构等方面具有重要的应用价值;同时,由于符号序列间相似性度量较为困难,序列聚类也是当前的一项开放性难题.首先提出一种新的符号序列相似度度量,引入长度规范因子解决现有度量对序列长度敏感的问题,从而提高了符号序列相似度度量的有效性.在此基础上,提出一种新的聚类方法,根据样本相似度构建无回路连通图,通过图划分进行符号序列的层次聚类.在多个实际数据集上的实验结果表明,采用规范化度量的新方法可以有效提高符号序列的聚类精度.     

一种基于图结构的网络信息体系项目管理复杂性度量方法

针对网络信息体系项目管理复杂性刻画、分析以及度量等基础问题,把复杂性理论引入网络信息体系项目管理研究,构建了网络信息体系项目管理复杂性度量指标体系,提出基于图结构的项目管理复杂性测量方法,为项目管理者实施项目复杂性管理提供理论依据。     

一种UML类图的复杂性和可复用性度量方法

UML类图描述了系统中的类及其相互之间的各种静态关系，为了对UML类图提供客观的评价，通过对典型度量方法的改进，文章采用一组度量从不同侧面来评价一个类图的复杂性和可复用性，并考虑了类图中属性和方法在公有、私有和受保护性质方面的区别。