基于刻面分类模式的构件库检索方法

可复用软件构件的检索是构件库和软件复用领域研究的一个重要课题。基于刻面分类模式的检索方式拥有准确、高效的优势,因而得到了广泛应用。论文介绍了刻面分类模式的相关概念以及刻面树的创建方式,分析了基于刻面分类模式对软件构件库进行检索的规则,该规则将用户选择的刻面和术语通过合理的并和交运算组合生成数据库查询条件来完成检索。最后根据规则提出了相应算法以及刻面分类模式检索在实际构件库系统中的实现方法。     

基于刻面分类模式的构件库检索方法

可复用软件构件的检索是构件库和软件复用领域研究的一个重要课题。基于刻面分类模式的检索方式拥有准确、高效的优势,因而得到了广泛应用。论文介绍了刻面分类模式的相关概念以及刻面树的创建方式,分析了基于刻面分类模式对软件构件库进行检索的规则,该规则将用户选择的刻面和术语通过合理的并和交运算组合生成数据库查询条件来完成检索。最后根据规则提出了相应算法以及刻面分类模式检索在实际构件库系统中的实现方法。     

一种基于刻面分类和聚类分析的构件分类检索方法

软构件的检索方法研究一直是构件库研究的热点,拥有大量可复用构件的组织必须以一种易于分类管理而又方便复用者检索的机制来表示和保存构件资产.有效的构件检索机制能够降低构件查找和理解的成本,而构件的合理分类正是实现高效方便的检索的基础.本文的分类检索方法将刻面分类与聚类分析相结合,有效地提高了查找的效率和准确度.     

基于等级策略的构件聚类研究

构件库系统需解决两个核心问题:构件的分类表示与构件的检索,其中对构件的合理分类是实现构件高效检索的基础和前提。针对目前常用的刻面分类表示法存在的人为主观因素,采用了刻面分类表示与正文检索相结合的方法对构件进行描述,并依据用户的需求对刻面分类方案中的主刻面赋予不同的等级。提出了一种基于等级策略的构件聚类方法对构件进行聚类分析,并通过实验验证了该方法是有效的,实现了对构件更合理的分类,提高了构件检索的效率和准确性。     

基于领域本体的软构件检索

为了提高刻面分类检索软构件的查准率,结合领域本体,提出了支持自然语言检索的软构件检索过程模型.该模型抽象了领域知识,形成领域本体库,用于匹配用户检索使用的自然语言,提供领域内一致认可的检索术语.该术语然后与软构件描述库中的软构件描述术语进行匹配,进而从软构件库中检索软构件.软构件描述库采用了刻面分类方法.ATS软构件检索实验结果表明,较之于传统的刻面分类方法,该检索策略既提高了检索精度,又增强了检索的灵活性.     

基于刻面分类标识和聚类树的构件检索方法

针对如何从规模庞大的软件构件库中快速且高效地检索出目标构件的问题,提出一种基于刻面分类标识和聚类树的构件检索方法。使用构件标识集合对构件进行刻面分类标识描述,克服了单纯采用刻面分类法对构件进行分类描述和检索时带来的主观因素的影响;引入聚类树的思想,对构件进行基于语义相似度的聚类分析,建立构件聚类树,能有效地缩小检索范围,减少检索构件与构件库中构件比较的次数,提高检索效率。最后在实验中与一般检索方法对比,实验结果表明该方法的构件查准率为88.3%,查全率为93.1%;而且在大规模的构件库中使用时依然有良好的检索效果。     

基于卷积神经网络的构件分类策略的研究

为了提高软件复用过程中构件检索的效率，分析了软件构件分类技术的优缺点以及构件特征，从构件刻面信息的角度，采用卷积神经网络技术，提出一种基于卷积神经网络的构件分类策略；利用卷积神经网络对构件刻面特征进行提取，减少人为因素，提高刻面信息提取精确性，并训练出基于卷积神经网络的构件分类模型，通过具体的实验，来论证该模型的准确性，以达到提高构件检索效率的目的。     

一种基于本地构件资源库的系统开发方法研究

从UCDL的思想出发,提出一种基于本地构件资源库开发的模型.按照公共构件描述语言规范,建立本地构件资源库.对构件进行多刻面分类;采用网状结构存储和组织,方便构件的获取;并基于本地构件资源库进行多刻面检索,完成构件的组装,实现软件复用.     

一种改进的构件聚类索引树的研究

构件的合理分类是实现构件高效检索的基础和关键。针对目前应用广泛的刻面分类方法存在主观性因素的弊端,采用刻面分类和全文检索相结合的方法来描述构件。在此构件描述的基础上,利用聚类分析技术和语义分析技术提出一种基于语义的构件聚类索引树。并通过实验验证,该聚类索引树是可行的,有效地克服刻面分类方法的缺点,在一定程度上实现对构件的语义检索,而且具有较高的构件查全率和查准率。此外,用户在描述检索条件时,不再局限于限定的术语,更方便于普通用户。     

构件的标识表示与检索方法研究

针对如何在大规模构件库中改善检索性能的问题,提出构件的标识表示,并设计了基于标识的构件检索方法.标识由领域术语、刻面术语以及高权重词等代表构件主要信息的词组成.使用标识表示构件可以获得比刻面分类更多的有效信息并能够校正刻面分类产生的主观影响,有利于检索准确率的提高.为提高检索速度,设计了功能倒排索引与标识索引组成的双向组合索引.最后与常用检索方法进行了对比实验,结果表明基于标识的构件检索具有较高的检索效率以及良好的综合检索效果,能够较好的满足大规模构件库的检索要求.