基于数据挖掘和复杂网络的UML类图复杂性度量研究

项目名称： 基于数据挖掘和复杂网络的UML类图复杂性度量研究

项目编号： No.61163007

项目类型： 地区科学基金项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 计算机科学学科

项目作者： 吴方君

作者单位： 江西财经大学

项目金额： 49万元

中文摘要： 适用于软件生命周期早期的UML类图复杂性度量在软件开发、测试和维护中发挥着重要作用，为开发高质量的软件提供指导。鉴于已有方法侧重统计属性、方法和类间关系的个数，缺乏软件拓扑结构整体性，本项目利用数据挖掘技术将UML类图抽象为人工复杂网络，借鉴复杂网络理论提出一种UML类图复杂性度量方法UMLDMCN；采用OCL和Z语言相结合的方式对其进行形式化描述，并进行理论验证，以检验该方法是否是一个优良的度量方法；用实验软件工程学来检验UMLDMCN的实际效果，不仅检验UML类图的"小世界"和"无标度"复杂网络特性，而且研究UMLDMCN与典型面向对象度量之间的关系，最后采用数据挖掘技术、依据ISO9126模型建立UMLDMCN与软件易维护性之间的预测模型。本项目从数据挖掘和复杂网络的视角来度量类图复杂性，对于丰富和完善软件度量理论具有积极的意义；可辅助设计人员在软件早期阶段对UML类图质量进行评估。

中文关键词： 软件度量；软件库挖掘；软件可靠性预测；UML类图；复杂网络

英文摘要：

英文关键词： software measurement；software repository mining；software reliability prediction；UML class diagrams；complex network