1974年1月创刊(月刊)
主管/主办:重庆西南信息有限公司
ISSN 1002-137X
CN 50-1075/TP
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    复杂系统的软件工程和需求工程* 栏目所有文章列表
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    1. 复杂软件系统的重构技术:现状、问题与展望
    孟繁祎, 王莹, 于海, 朱志良
    计算机科学    2020, 47 (12): 1-10.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200800067
    摘要 (394)   PDF (1695KB) (939)  
    软件重构是改善软件质量的一种重要手段它在不改变软件外部行为特性的情况下通过调整软件内部结构来提高软件的可理解性、可维护性和可扩展性.然而随着开源软件的迅猛发展软件的规模和复杂程度日益增加现有的重构技术在应对规模庞大且复杂的软件系统时重构效果并不如意.因此提高重构技术的可扩展性一直是软件工程领域研究的热点.从技术负债角度出发探究重构时机思考重构技术对软件质量的深入影响明确重构技术旨在寻找重构代码的自动化方法从而降低维护成本提高代码质量.文中对工程实例进行分析并对文献进行梳理调研了自2010年至今国内外96篇相关领域的文献尝试以复杂系统的视角对这些研究工作进行归纳、比较提炼总结软件重构领域的研究方向与技术方法探讨重构技术研究中的特点与难点思考重构技术研究中存在的问题及未来的研究方向对软件重构技术的研究趋势进行了展望.
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    2. 微服务时代的复杂服务软件开发
    吴文峻, 于鑫, 蒲彦均, 汪群博, 于笑明
    计算机科学    2020, 47 (12): 11-17.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200700181
    摘要 (333)   PDF (2389KB) (711)  
    微服务时代的软件系统变得越来越复杂传统的软件开发理论、方法和技术不再适用.面向复杂服务软件开发的过程微服务架构有着可扩展性强、灵活性高的优点同时对运维能力和服务管理能力提出了更高的要求需要借鉴群体智能的研究思路和方法直面复杂软件系统开发过程中面临的一系列挑战.文中以复杂系统和群体智能的方法论为指导提出以微服务架构实现智能服务适配开发复杂服务软件系统的技术路线阐述复杂服务软件的自适应架构、模型框架、开发技术和典型支撑工具并通过共享出行的案例分析加以具体解释.
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    3. 用户如何看待产品中的预测分析功能?——面向非功能性需求的调研报告
    杨经纬, 魏子麒, 刘璘
    计算机科学    2020, 47 (12): 18-24.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.201200055
    摘要 (204)   PDF (2274KB) (441)  
    随着近年来数据分析技术的发展预测分析功能被嵌入到众多互联网商业产品中为企业带来了巨大的服务收益.然而这类功能影响哪些非功能性目标?这类功能对普遍关注的非功能性目标包括软件的可用性、性能和透明度以及用户的隐私乃至个人身心健康等的影响如何?在软件服务商进一步拓展这类技术的应用之前我们需要对预测分析功能所带来的直接和间接影响进行进一步了解.首先对来自国内的565名受访者进行了问卷调研搜集了他们对预测分析功能应用的反馈.初步的分析结果表明尽管许多消费者认可预测分析功能所带来的便利但他们也表示了对产品的透明度、个人生活和隐私等方面的顾虑.在特定情况下由于存在这些顾虑部分用户会选择停止使用预测分析功能甚至放弃使用整个产品.基于调研结果从需求工程的视角讨论了如何把预测分析技术与产品进行有机融合以减轻和消除用户的顾虑同时充分挖掘预测分析技术的价值.
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    4. 工业界需求工程关注点分析
    贾经冬, 张筱曼, 郝璐, 谭火彬
    计算机科学    2020, 47 (12): 25-34.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.201200048
    摘要 (140)   PDF (2587KB) (401)  
    为使理论有效指导实践以提高需求工程质量了解工业界对需求工程的关注点是十分有必要的.为此提出了基于数据挖掘的4步研究框架.首先筛选合适的工业界数据源包括博客类和问答类网站然后确定合适的关键词以爬取数据并进行清洗随后根据不同的数据特点进行相似度分析和数据标注处理最后完成数据统计分析.研究结果表明国内外工业界对需求工程的关注点各有异同.国内外都关注敏捷需求;国内外都关注用户故事和用例的区别其潜在反映了实践中传统和敏捷混合开发模式下的需求实践问题;国内外都关注实践中工具的应用虽然国内使用工具种类多样但自主开发的工具相对少;国内工业界还关注需求工程的概念和方法以及需求工程师的职业发展但国外基本不关注.此外国内实践中关注需求分析多于需求变更还关注与需求相关的测试和项目管理领域.该研究结果可有效指引需求工程相关理论在工业界的应用以解决实践中的难点并为学术界和工业界提供了可能的研究和发展方向.
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    5. 基于主题模型的Ubuntu操作系统缺陷报告的分类及分析
    周凯, 任怡, 汪哲, 管剑波, 张芳, 赵言亢
    计算机科学    2020, 47 (12): 35-41.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200100022
    摘要 (139)   PDF (2318KB) (373)  
    软件缺陷(Bug)是造成系统失效的主要原因之一为了更好地开发软件与修复软件失效需要对缺陷的分布等特征有更好的理解.Ubuntu是一款得到广泛应用的开源软件也是Linux操作系统当前在全球最成功的发行版之一.利用缺陷报告来发掘软件缺陷特征对缺陷进行合理分类并分析操作系统常见缺陷的分布规律及特点对于基于Ubuntu的国产混源操作系统开发、测试及维护过程中的代码质量分析及提升具有重要参考价值.首先获取Launchpad上32805份Ubuntu操作系统的缺陷报告.然后采用主题模型分析Ubuntu上常见的缺陷并结合操作系统的组成特点将其分为内核相关异常、桌面环境异常、网络相关异常、硬件驱动相关异常以及上层应用及开发环境相关异常.进一步利用F1值对分类结果进行评估结果表明缺陷分类具有较好的准确率.最后通过分析缺陷报告统计结果得到Ubuntu操作系统的近期缺陷的一般分布规律和特点同时通过缺陷报告的分类结果得到了有助于进一步认知Ubuntu操作系统缺陷的相关发现和结论.
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    6. 面向机器学习系统的需求建模与决策选择
    杨立, 马佳佳, 江华禧, 马肖肖, 梁赓, 左春
    计算机科学    2020, 47 (12): 42-49.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.201200021
    摘要 (206)   PDF (3545KB) (599)  
    机器学习支撑的系统应用越来越普遍但是此类系统的需求通常难以表达完整且可能存在一些难以检测的冲突使得这些系统通常无法在生产环境中高效满足用户的综合需求.此外对于在实际场景中使用的机器学习系统用户信任通常取决于包含可解释性、公平性等非功能需求在内的综合需求的满足程度且在不同领域内应用机器学习通常有特定的需求为保证需求描述的质量及实施过程的决策带来了挑战.为解决以上问题文中提出了一个机器学习系统的需求建模和决策选择框架包括一个MLS(Machine LearningSystems)需求概念模型和机器学习管道过程元模型以及对训练数据集、算法等组件的决策选择方法旨在规范实际场景中机器学习系统的需求设计、开发和评估.实例研究表明提出的MLS需求描述和实现方法是可行且有效的.
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    7. 云环境下的系统使用模式与故障分析
    田宇立, 李宁
    计算机科学    2020, 47 (12): 50-55.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.200700145
    摘要 (127)   PDF (2774KB) (421)  
    从软件系统使用视角出发开展系统使用模式与故障分析可以帮助软件提供者更准确地把握用户需求、评价系统质量、指导系统运营和完善系统维护方案.云计算系统整合海量计算资源并通过网络接入为用户提供可配置的计算解决方案受到了学术界和工业界的一致关注.深入理解云计算系统的使用负载和软件故障特征对于提高云计算系统的资源利用效率和系统服务可靠性具有重要的促进作用.文中针对云计算环境下的系统使用模式和系统故障进行研究深入分析了Googlecluster云计算系统的真实执行日志从系统使用模式和故障特征等方面对系统进行了描述和总结揭示了系统存在的质量问题并为提高云计算系统的质量奠定了基础.
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    8. 面向中文APP用户评论数据的软件需求挖掘方法
    王莹, 郑丽伟, 张禹尧, 张晓妘
    计算机科学    2020, 47 (12): 56-64.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.201200031
    摘要 (196)   PDF (2077KB) (583)  
    从APP用户反馈数据中挖掘用户需求是APP迭代更新和需求获取的一种重要方式用户在APP应用市场中发表对APP不同维度的评价其中蕴含着用户对APP软件的改善需求.但是目前用户反馈数据存在数量大、质量良莠不齐的状况如何从海量的用户评论数据中省时省力地挖掘出有价值的需求具有重要的研究与现实意义.文中着眼于APP开发问题选取360手机助手中的APP用户评论数据旨在挖掘蕴含于用户评论数据中的软件需求.首先从功能性需求与非功能性需求两个维度出发将APP用户评论数据中蕴含的软件需求划分为功能待添加、功能待改进、性能、可用性、可靠性5个需求类别;其次对用户评论进行数据采集、标注构建APP评论需求挖掘数据集;最后利用构建好的数据集进行模型训练与交叉验证探究主流深度学习方法相较于统计机器学习模型在该任务上的表现.实验表明采用的深度学习模型TextCNNText RNN和Transformer相比传统的统计机器学习模型在此任务上更具优势.
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    9. 从信息物理融合系统问题模型到UML用例图的变换方法
    李智, 邓杰, 杨溢龙, 韦尚锋
    计算机科学    2020, 47 (12): 65-72.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.201200044
    摘要 (207)   PDF (3269KB) (622)  
    问题框架(Problem FramesPF)方法在需求工程研究中已经获得广泛重视特别是应用于基于环境建模的信息物理融合系统中但如何有效地把问题模型(问题图及相关描述)转换为软件设计和实现仍是一个亟待解决的问题.文中提出了一种问题框架与模型驱动技术相结合的方法其可将问题模型转换为UML(Unified Modeling Language)需求模型中的用例图和概念类图进而指导软件系统的设计和实现.所开发的CASE工具通过支持领域涉众和软件设计人员合作建模来提高需求质量并允许从问题空间的需求模型平滑过渡到解空间的软件设计.通过文献中一个基准案例(邮件分拣控制问题)的扩展版本展示了其可行性及在实际应用场景下的使用从而对推动问题框架方法从理论研究走向实际应用具有重要意义.
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    10. 一种AltaRica3.0模型到NuSMV模型的转换方法
    陈朔, 胡军, 唐红英, 石梦烨
    计算机科学    2020, 47 (12): 73-86.   https://doi.org/10.11896/jsjkx.190400035
    摘要 (146)   PDF (6000KB) (332)  
    Alta Rica3.0是一类面向复杂关键系统的安全性建模与分析语言缺乏时态属性的模型检验技术不支持穷尽式的空间检验而Nu SMV支持穷尽式的模型检验技术因此对Alta Rica3.0模型进行扩展提出了基于语言解析器生成器ANTLR(Another Tool for Language Recognition)的Alta Rica3.0模型到NuSMV模型的转换规则和算法.首先利用ANTLR构建Alta Rica3.0平展化GTS模型的AST(Abstract Syntax Tree);其次设计语言结构转换规则显示Alta Rica3.0和NuSMV之间的行为语义对应关系;然后设计转换算法G2N在遍历AST时G2N对结点存储的GTS模型语言信息进行获取和转换在保留语义的情况下通过不断地遍历转换过程来获取转换后的Nu SMV文件;最后以需求工程中的4个典型案例为例进行实验分析验证了G2N的有效性和需求模型的安全性.实验结果表明G2N算法可以在词法和语法层次上完成AltaRica3.0模型到Nu SMV模型的转换工作.
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