[发明专利]一种基于复杂网络的软件缺陷度量方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于复杂网络的软件缺陷度量方法，属于复杂网络及软件缺陷技术领域。 

背景技术

前人在复杂网络理论与软件结构的研究方面主要经历了以下2个历程：复杂网络的基础理论模型，又可以细分为“小世界”模型研究和“无尺度”模型研究;复杂理论在软件结构方面的初步研究。 

WS“小世界”模型：最早出现的对复杂网络的研究是在1998年，Watts和Strogatz最早提出了众所周知的“小世界”网络概念，并给出了一个基于该概念的网络模型—“WS模型”。定义它的基本思想为：随机的建立一个简单维度的规则网络模型，通过一些人为的操作，以某一概率P来给已有的规则网络改变旧的连线，将需要改动的线的一端随机的连到另外一个新节点上。通过调节P的取值（0到1之间变化）来观察网络在随机网络和完全规则网络之间的转变。“WS”模型构造出来的网络具有很特殊的性质，就是具有较高的聚集系数和较低的平均最短距离长度,这正是小世界网络具有的特性。极端的，当p等于0的时候，对应着完全规则网络，此时网络具有最小的平均最短距离1和最大的聚集系数。 

NW“小世界”模型：该模型是Newman和Watts在1999年提出的针对“WS模型”做了进一步改进，将原有的“改写旧连线”的方式替换为“随机化加边”的方式。具体就是：针对已有规则网络的N个节点，以概率p在任意两个网络节点之间做连线，要满足不能改变原有的网络连线，同时避免自身连线和重复连线。从理论研究方面考虑，“NW模型”要比“WS模型”更加容易操作，结构较为简单。从结果分析上看，当P的取值最够小的时候，平均最短距离可以很小，但是聚集系数可以很大，这与“WS模型”的研究结果本质上是一样的,反应了小世界网络的特性。 

Price“无尺度”模型：Price主要是研究了学科文章之间的相互引用关系，构建关系网络，进而研究网络中节点的度分布关系。Price将人类社会中普遍存在的“马太效应”应用到复杂网络形成机理的研究上，将积累效应放在网络环境下进行研究，突破了固有的网络研究思维模式。研究结果证实了网络中节点的度数分布符合幂律分布。Price分析的主要思想是：一篇论文被引用的比率与它被引用的次数成正比。也就是说被引用次数多的文章，再次被引用到的机会就大。这个思想运用到复杂网络研究上就可以解释成一条先加入的边连接到已有节点的概率与该节点的度数成正比，度数大的节点更容易被新添加的边连到。 

Barabasi Albert“无尺度”模型：与Price“无尺度”模型类似，不同之处在于它首先研究了生长的网络，并提出了增长和择优这两条重要概念，将复杂网络研究带入了一个新的境界。 

节点拷贝“无尺度”模型：该模型是对Barabasi Albert“无尺度”模型的进一步研究，模型的构造通过子图复制的形式进行，在已有网络模型上随机的增加节点或者连线，然后按照某个节点按照其他节点的生长方式进行演化变形。该类模型被广泛的应用于生物领域，如蛋白质网络。 

前人在度量软件结构方面主要有两种方法：（1）Chidambers和Kemererc等人在1994年提出了面向对象程序的ＣＫ度量方法。该方法主要是对面向对象的软件结构进行度量，提出6种基于类的设计度量参数，分别是：每个类的加权方法(WMC)，继承树的深度(DIT)，子女的数量(NOC)，对象类之间的耦合(CBO)，对类的响应(RFC)，方法中缺少内聚的程度(LCOM)。该方法现在已经被开发人员所理解接收，被广泛的应用与实际的软件系统开发中。（2）Fernando brito e abreu在第九届欧洲面向对象编程的研讨会上提出的Mood度量方法。该方法从面向对象特性出发，基于封装，继承，耦合，多态等方面提出了六个度量指标。其中包含了方法隐藏因子MHF和属性隐藏因子AHF，这两个指标主要用于衡量类的封装性。属性继承因子AIF和方法继承因子（MIF）主要用来度量类的继承特性，其中MIF值提供了继承对面向对象软件的影响的指示。Mood思想还提出使用耦合因子（CF）来度量类之间的耦合性，当CF值增加时，面向对象软件的复杂性也将增加，而可理解性、可维护性和复用潜力都将受到影响。多态因子（PF）用来度量系统中出现多态的可能性，它重新定义被继承方法的方法数量，除以 可能的不同多态情形的最大数量。因此，PF是对系统中的动态绑定相对数量的间接测量。