[發明專利]一種基于句法的跟蹤關系恢復方法

有效

• 申請號: 201410032139.4
• 申請日: 2014-01-23
• 公開（公告）號: CN103793373B
• 公開（公告）日: 2017-02-01
• 發明（設計）人: 王金水;鄭建生;楊榮華;唐鄭熠;趙釗林;薛醒思;黃麗麗;詹先銀
• 申請（專利權）人: 福建工程學院
• 主分類號: G06F17/27
• 分類號: G06F17/27
• 代理公司: 福州市鼓樓區京華專利事務所(普通合伙)35212
• 代理人: 宋連梅

【技術領域】

本發明屬于計算機軟件領域，具體是指一種基于句法的跟蹤關系恢復方法。

【背景技術】

軟件需求跟蹤是“一種描述和跟蹤整個需求生命周期（包括前向和后向）的能力”。軟件需求跟蹤可以幫助人們在高層的特征或功能和低層的軟件制品之間建立映射關系，這將大大地提高開發人員在維護代碼時的效率。一旦高層的需求發生變化，開發人員便可以通過這種映射關系快速地找到與之相對的一系列軟件制品，從而保證了高層需求與不同軟件制品之間的一致性。

軟件需求跟蹤輔助軟件開發生命周期中很多活動的執行，它不僅可以作為確認和驗證系統功能的活動的一種方式，挖掘代碼變更背后蘊含的設計決策，幫助開發人員對系統組件進行復用，最后它還可以作為變更管理的重要依據。Aybüke?Aurum等學者提出“若在軟件開發生命周期中忽略了需求跟蹤，或使用了不完整、不一致的需求跟蹤關系，將導致系統質量的下降和反復修改，從而提高了系統開發的時間和成本”。對于類如太空軟件、核電站管理系統、道路調度系統等安全關鍵系統而言，項目團隊必須通過危險與可操作分析、失效模型效果分析或故障樹分析等分析方法識別潛在的不安全因素及其對系統可能造成的不良影響。風險分析的結果將會產生一組系統級需求規約文檔，只有當需求規約文檔需要與項目開發過程中產生的各種制品建立跟蹤關系，才能真正消除或減少故障發生的概率。

盡管軟件需求跟蹤的重要性已被廣泛認識，但是恢復和維護需求跟蹤關系需要花費大量的精力和時間，這使得軟件機構很難下定決心在內部管理中建立并維護軟件需求追蹤。為了判斷不同制品之間是否存在跟蹤關系，軟件工程師需要閱讀并理解制品的內容。由于需要建立跟蹤關系的制品很可能處于不同的抽象層次，它們的格式和內容通常會存在巨大的差異。因此，傳統的以數據為中心的匹配方式并不能很好地發揮作用。同時，隨著軟件系統的演化，軟件制品會不斷地發生變更，從而制品間的需求跟蹤關系也需要進行更新。

考慮到需求跟蹤的重要性以及復雜性，眾多研究機構和軟件組織將其整合入各種標準和指導原則并從不同方面進行研究。由美國美國國家航空航天局出資，多位來自美國和歐洲學術界、工業界和政府的著名學者和研究人員組建了卓越軟件跟蹤中心（Center?of?Excellence?for?Software?Traceability,CoEST），旨在解決實施軟件需求跟蹤時所面臨的挑戰。美國國家科學基金會特別資助一個研論會來討論需求跟蹤所遇到的一系列重大挑戰（Grand?Challenges?of?Traceability,GCT）。除此之外，美國國家科學基金會還提供了300萬美元用于幫助需求跟蹤研究社區將所研究出的技術或方法服務于軟件行業協會和政府團隊。美國食品和藥物管理局聲明，軟件機構在開發過程中必須使用需求跟蹤分析來驗證軟件的所有需求都得到實現，而且確定所實現的各個方面都可以追溯到軟件需求。美國聯邦航空局的DO-178C標準規范要求，在開發的每個階段“軟件開發人員都必須證明設計與需求之間的可跟蹤性”。道路車輛-功能安全標準ISO26262:2011用一個章節描述了需求管理和狀態，例如它要求，“不同層次的安全性需求之間必須可以相互追溯”。醫學設備軟件驗證標準ANSI/AAMI/IEC62304:2006也注明，在醫學設備軟件開發生命周期內，“系統需求、軟件需求、軟件系統測試以及在軟件中實現的風險控制措施之間都可以相互跟蹤”。此外，越來越多標準化組織也將其視為需求工程中一個指導性的標準過程，它不僅是CMM/CMMI2級里面的一個核心活動，也是軟件開發和維護標準ISO9001中條款4.8的一個必要活動。

需求跟蹤領域中最常見的信息檢索模型分別是向量空間模型（Vector?Space?Model,VSM）、潛在語義索引（Latent?Semantic?Indexing,LSI）模型和概率模型（Probabilistic?Model）。

在向量空間模型中，文檔中所包含的每個標引詞被視為一個向量坐標值，代表空間中的一個維度，這些標引詞集合就構成了一個向量空間V。任何一個文檔都可以表示為V中的一個向量，稱為文檔向量（Document?Vector）。例如，第j個文檔可以表示為D_j=(d_1，j，d_z,j,d_m，j)^T。其中，d_i，j表示標引詞w_i在文檔D_i中的權重，m表示向量空間的維度，即不同標引詞的個數。之后，使用如下式所示的余弦公式即可以得到兩個文檔之間的相似度：