复杂网络与网络化软件系统

复杂网络理论是对复杂系统的高度抽象,实证研究发现网络化复杂软件系统的拓扑结构具有复杂网络的特征.复杂网络理论的最新研究成果,为网络化复杂软件系统的开发提供了新的数学基础.提出一种基于复杂网络的网络化软件工程,探讨了复杂网络理论在网络化复杂软件系统的建模、测试和度量中的应用.     

网络化软件中的异常行为传播研究

随着网络化软件应用领域的逐步扩大,软件业对软件的安全性、可靠性提出了更高的要求。软件一旦出现故障,会给人们的生活、工作带来不便,甚至造成严重的危害。因此,研究故障在网络化软件中引起的异常行为迫在眉睫。依据复杂网络上的SIR模型,对网络化软件中异常行为的传播过程进行了理论分析和数值模拟,表明了复杂网络特性对异常行为传播的重要影响。     

复杂软件的级联故障建模

软件复杂性的增加直接导致软件故障的复杂性增加.从系统科学的角度出发,采用复杂网络等方法和技术在整体上研究复杂软件的级联故障特性是研究软件质量的一个新视角.以函数为节点、以调用关系为边,提出了使用有向边和边权表述函数间的调用关系和紧密程度的拓扑模型.通过引入函数容错能力和软件故障强度建立复杂软件的级联故障模型,模拟软件运...     

基于复杂网络的学生交流网络模型

基于QQ网络实证数据分析,研究了Internet网络中的QQ网络模型。在调查得到的QQ网络数据库基础上,通过比较网络度分布图形与网络特征参数,发现QQ网络与现有的BA模型差别较大。通过分析QQ网络参数特性,提出了一个新的网络演化模型。统计分析结果表明,新的网络参数与QQ网络参数基本一致。所提出的新模型为QQ网络研究提供了有力的理论支持。     

浅析复杂软件的网络结点影响

复杂软件结构可以看作是一个有向网络图,该有向网络图的网络结点为软件系统的某种粒度单元,比如包、类、组件等都可以称为网络结点,他们之间的依赖关系就构成了整个软件网络。本文对软件网络做了简要介绍,研究和分析了软件依赖关系及其统计特性,并对网络结点在复杂软件中的影响进行了分析,最后提出了软件网络关键结点这一概念。     

基于复杂网络的软件结构度量方法综述

计算机软件复杂性与软件质量、开发成本和生产效率等密切相关,软件复杂性的度量和控制是计算机科学的挑战性问题之一.近年来复杂网络研究的兴起为研究软件系统结构复杂性提供了新的理论、方法和工具,该方法克服了传统软件结构度量方法侧重微观统计、缺乏全局性和整体性等缺点,构成了复杂网络与传统软件工程的交叉研究领域.对该领域的研究工作进展进行了介绍,从软件网络结构特征分析、建模以及研究成果的初步应用3个方面总结已有工作,并对今后有意义的研究方向进行了展望,如基于加权模型的软件网络建模、软件网络动态演化机制等.     

科技期刊引用复杂网络模型

文章研究了科技期刊论文间相互引用所形成的核心期刊引用网络模型。通过仿真验证和理论分析,网络模型节点的度分布（论文引用次数）符合幂率分布,证明此网络为一种无标度网络模型。为了说明该网络模型的有效性,作者收集了2007年1月至2009年12月三年间发表在23个核心期刊上的论文,建立科技期刊引用网络。按照获取的数据,发现网络模型结论与分析统计的数据相同,核心期刊引用网络的演化过程可以清晰由该模型描述,对推导论文的重要性具有积极的意义。     

复杂动力网络及其在软件工程中的应用

随着信息技术和生命科学的迅猛发展,复杂网络在过去10年迅速发展成为一个多学科交叉的新的热点研究领域.21世纪是复杂系统和复杂网络的世纪,复杂网络的深入研究直接关系到人们的日常生活和许多重要科学分支的发展.如何提高大规模复杂网络的传输效率、增强网络的安全可信程度和稳定性、防止恶意袭击(如计算机病毒和流行病的传播)以及随机错误给人们造成的重大损失等问题,这些问题的根本解决都依赖于复杂网络理论与技术的发展.简要地回顾国内外过去10年在复杂网络领域的主要研究进展及其在软件工程中的典型应用,包括复杂网络的建模、同步、控制以及网络化软件,试图推进国内复杂网络与软件工程的交叉研究.     

复杂软件系统的软件网络结点影响分析

目前一些研究利用复杂网络理论揭示了软件网络的特性,为人们从系统的角度了解软件的结构提供了方法.但这些研究的一些结论却与软件的实际表现有着较大的差异.分析了软件网络结点的特性,揭示了产生上述差距的部分原因;并提出一种加权软件网络模型,以更准确地描述软件网络结点间的依赖关系;在这个加权软件网络模型的基础上,分析了软件的实际依赖关系及几个统计特性;分析了各统计特性与软件网络结点影响的关系;进一步提出了软件网络关键结点的概念;同时,在分析各种结点影响的基础上,提出了4 个合理的假设;最后,通过对两款软件的实验来验证这4 个假设的有效性.     

基于复杂网络的网构软件信任模型研究

信任问题是网构软件实体交互与协作需要解决的首要问题。传统信任模型在解决大规模复杂网络环境的信任问题方面存在网络开销大,信任收敛慢等问题。为解决该问题,提出了基于复杂网络的网构软件信任模型,将复杂网络的小世界特征和无标度特性引入到网构软件的信任模型当中,并给出了模型的定义、构造、信任计算及模型的动力学演化证明。Peer Sim仿真实验表明,复杂网络思想的引入,减小了信任链长度,降低了网络消息量,加快了信任收敛速率,为解决大规模分布式环境下构件节点的信任问题提供了有价值的新思路。     

代码坏味对软件演化影响的实证研究

代码坏味是指程序设计中存在的不良设计模式或设计缺陷.坏味的存在,被认为会阻碍软件的演化与维护.近年来,研究人员致力于探究坏味产生的影响以及坏味与软件演化之间的关系.已有研究表明,代码坏味会随着软件的演化而不断发生变化.通常,软件的演化将涉及源文件的增加、修改与删除这3类具体操作,了解代码坏味与软件演化中源文件操作的关系,将有助于开发者更好地计划软件开发过程和重构软件代码.因此,针对13种常见的坏味,在8个Java项目共计104个版本中进行了系统的实证研究.研究发现,随着软件版本的演化,含代码坏味的文件在整个项目中的占比在不同的项目中呈现出不同的特征.另外,包含代码坏味的文件更倾向于被修改,而坏味本身与文件的添加或者删除并没有太大的关联.更进一步地,在探究的所有坏味中,有几种特定的坏味对文件的修改产生了显著的影响,且这些坏味文件间存在着明显的重叠.这些发现有助于开发人员更好地了解代码坏味,以便于更好地对软件进行维护.     

面向对象软件内聚度度量数据分布的实证研究

度量数据的分布信息对于理解和使用面向对象软件度量有重要意义.人们对面向对象软件规模度量、耦合度度量乃至继承维度的度量数据的分布都有研究,但对除内聚度缺乏度LCOM之外的内聚度度量数据的分布却缺乏研究.已有的实证研究表明,LCOM并不是好的内聚度度量,因此探讨其他内聚度度量数据分布很有必要.对包括内聚度缺乏度、基于连通性的内聚度度量和基于相似性的内聚度度量总共17个度量指标在112个Java开源软件项目的分布情况进行实证研究,对每个度量指标的每个项目数据使用幂律分布和对数正态分布进行拟合,并使用荟萃分析方法对拟合结果进行了分析.实证研究结果表明,非规范化的内聚度量可使用对数正态分布和幂律分布拟合,但规范化的基于相似性的内聚度量（包括CC、LSCC、SCOM和SCC）需要排除方法数小于等于1或字段数为0的特殊类才能使用对数正态分布拟合,而基于连通性的内聚度度量（包括TCC、LCC、DCD和DCI）则只有对应的非规范化版本的数据才符合对数正态分布或幂律分布.实证研究可帮助人们更好地理解和使用内聚度度量,特别是可以帮助人们如何利用已有的方法确定内聚度度量的阈值.     

Networked Knowledge and Complex Networks: An Engineering View

Along with the development of information technologies such as mobile Internet, information acquisition technology, cloud computing and big data technology, the traditional knowledge engineering and knowledge-based software engineering have undergone fundamental changes where the network plays an increasingly important role. Within this context, it is required to develop new methodologies as well as technical tools for network-based knowledge representation, knowledge services and knowledge engineering. Obviously, the term “network” has different meanings in different scenarios. Meanwhile, some breakthroughs in several bottleneck problems of complex networks promote the developments of the new methodologies and technical tools for network-based knowledge representation, knowledge services and knowledge engineering. This paper first reviews some recent advances on complex networks, and then, in conjunction with knowledge graph, proposes a framework of networked knowledge which models knowledge and its relationships with the perspective of complex networks. For the unique advantages of deep learning in acquiring and processing knowledge, this paper reviews its development and emphasizes the role that it played in the development of knowledge engineering. Finally, some challenges and further trends are discussed.      

网络化测试技术研究

主要介绍了网络化测试技术的优点，主要的技术支持和可直接接入网络的网络化仪器，以及目前流行的用于网络化测试系统的现场总线技术，重点介绍了网络化测试技术的总体设计方案和现代网络化测试中所面临的难点问题，提出了测试设备软件化的观点。     

对软件工程中经验研究的调查

为了描述、理解、评估、预测、控制、管理或者改善与软件相关的内容,研究者常常使用经验研究的方法.经验研究在软件工程领域已经得到广泛的应用并备受关注.为了了解近年来软件工程中经验研究的特点,并希望经验研究方法为更多研究者所了解,我们通过系统映射的方法,对软件工程中经验研究的典型期刊ESE（Empirical Software Engineering）近5年的论文做了一个调研,搜集了从2013年1月至2017年6月发表在该期刊的250篇论文.通过定性和定量的分析,给出了软件工程领域采用经验研究的主要目的,常用的经验研究方法、以及这些方法在软件工程各个领域中的使用情况和呈现的一些新特征.之后,分析了经验研究的主要数据来源、采集手段、常用的数理统计方法以及开源项目在经验研究中的使用情况等,给出了研究者对有效性和可重现性问题的关心程度.最后进行了本文的有效性分析,并进一步探讨了经验研究的发展方向和大数据时代下经验研究面临的机遇及一些开放性问题.     

基于梯度博弈的网络化软件优化机制

为了提高服务效率和实现更多样的功能,越来越多的软件系统选择将业务或服务部署在不同的物理设备上,使用互联网通信协作,这类软件系统被称为网络化软件,然而此类软件高度分布的特点为系统的调控带来了难题.基于博弈理论解决网络化软件的优化决策问题,让系统中的软件节点交换信息,并根据收益函数调整自身状态,实现系统的整体优化;同时,通过多智能体一致性理论克服优化过程中可能存在通信的问题,让软件节点使用不完全的系统信息做出决策;此外,提出了自适应步长机制和强制协调机制,基于节点间的估计误差值对部分参数进行合理调整,有效缓解了此类方法容易发散、参数选择困难的问题,实现了状态寻优和估计误差修正间的有效协同,提高了方法的收敛速度.     

软件网络分形结构特征研究

随着互联网技术的发展,软件系统的规模也在日益扩大,软件功能的变化使得软件网络的结构呈现差异化。软件网络的分形结构体现出软件网络整体和局部对象类之间依赖调用的自相似性,可以从代码层面上对软件系统结构以及功能进行分析。文中对软件网络分形结构特征进行研究:首先,综合类之间的依赖关系,对软件网络进行加权;然后利用基于网络中心性的盒子算法计算加权软件网络结构的分形维度,以分析其分形结构特征;最后,利用上述方法对spring和struts2这两款具有代表性的java软件框架进行分析。实验表明,这两款软件以及它们的子模块都具有分形结构特征,软件网络的分形维数随着模块功能复杂程度的增加而增加,功能综合性较强的软件网络分形维数要大于功能专一的软件网络;并且在版本演化过程中,软件网络的分形维数随着软件功能的丰富也呈现上升的趋势。