基于多源软件数据挖掘的修改分析与预测关键技术研究

项目名称： 基于多源软件数据挖掘的修改分析与预测关键技术研究

项目编号： No.61402396

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 孙小兵

作者单位： 扬州大学

项目金额： 26万元

中文摘要： 软件修改分析与预测是整个软件维护过程的开始，其有效性制约着其它各种软件维护活动的成功与否。要进行有效的修改分析与预测，所需的软件数据和使用的分析技术成为制约该领域发展的瓶颈。本项目基于数据挖掘技术对修改请求、软件演化历史库、当前软件等数据源进行挖掘，将各种非结构化的软件数据转化为结构化的知识模型，然后基于这些知识模型开展修改分析与预测的关键技术研究。具体研究内容包括三方面：①解析自然语言层次的修改请求为半形式化的修改请求表达，辅助修改的理解；②分析各种软件数据源中软件元素各类型的依赖关系，辅助当前软件的理解和修改的分析；③预测修改在软件中的实施点及其对软件各层次各元素的影响，辅助修改的实施。本项目旨在准确地对修改请求进行解析，挖掘充分、必要、完整的软件数据中的语法、语义特征及关系，对修改进行准确的分析与预测，提供实用的修改实施建议，为改进软件维护的效率和质量建立有效的技术基础和实践基础。

中文关键词： 软件分析；数据挖掘；修改分析；修改预测；软件维护

英文摘要： Software change analysis and prediction is the start of the whole software maintenance process. Its effectiveness greatly influences the success of various software maintenance activities. For effective software change analysis and prediction, software da

英文关键词： software analysis；data mining；change analysis；change prediction；software maintenance