公开(公告)号：CN103729197A

公开(公告)日：2014-04-16

申请号：CN201410028677.6

申请日：2014-01-22

Applicant: 扬州大学

Inventor： 孙小兵 ,  刘湘月 ,  李斌 ,  杨智松

IPC: G06F9/44

Abstract: 本发明公开了软件工程技术领域内的一种基于LDA模型的多粒度层次软件聚类方法，旨在解决现有技术中软件聚类技术忽略了软件功能特征导致开发人员不能根据聚类结果快速理解软件系统的技术问题。本发明通过LDA模型在类和方法两个不同层次提取主题，实现了粗粒度层次到细粒度层次的聚类，为开发人员建立一个更加易于理解的系统结构，使得聚类的结果更加有效、更加实用化；通过本发明提供的方法开发人员可清楚的了解软件程序的功能点，快速找到所需的功能源代码。本方法应用于辅助软件维护与演化过程中的程序理解，可为开发人员提供一个从系统到方法的逐步理解的过程，具有聚类性能好、实用性强、工作效率高的特点。

公开(公告)号：CN103729473B

公开(公告)日：2016-11-09

申请号：CN201410029273.9

申请日：2014-01-22

Applicant: 扬州大学

Inventor： 孙小兵 ,  李云 ,  杨智松 ,  刘湘月

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提供了一种基于LDA主题模型的相关软件历史数据提取方法，充分利用LDA技术对软件故障库、软件版本控制库、以及开发人员通信库进行分析，提取这些软件演化历史库中的主题，然后根据这些主题与当前维护请求和当前软件版本进行相似性的比较和分析，把具有较相关的软件历史数据提取出来，基于这些相关数据的分析，可提高软件维护和演化各种分析活动的精确性和有效性，该技术在实际应用中不受程序语言约束，可应用于各种编程语言的软件中，提高了该技术可应用的范围。

公开(公告)号：CN103729197B

公开(公告)日：2017-01-18

申请号：CN201410028677.6

申请日：2014-01-22

Applicant: 扬州大学

Inventor： 孙小兵 ,  刘湘月 ,  李斌 ,  杨智松

IPC: G06F9/44

Abstract: 本发明公开了软件工程技术领域内的一种基于LDA模型的多粒度层次软件聚类方法，旨在解决现有技术中软件聚类技术忽略了软件功能特征导致开发人员不能根据聚类结果快速理解软件系统的技术问题。本发明通过LDA模型在类和方法两个不同层次提取主题，实现了粗粒度层次到细粒度层次的聚类，为开发人员建立一个更加易于理解的系统结构，使得聚类的结果更加有效、更加实用化；通过本发明提供的方法开发人员可清楚的了解软件程序的功能点，快速找到所需的功能源代码。本方法应用于辅助软件维护与演化过程中的程序理解，可为开发人员提供一个从系统到方法的逐步理解的过程，具有聚类性能好、实用性强、工作效率高的特点。

公开(公告)号：CN103729473A

公开(公告)日：2014-04-16

申请号：CN201410029273.9

申请日：2014-01-22

Applicant: 扬州大学

Inventor： 孙小兵 ,  李云 ,  杨智松 ,  刘湘月

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F8/70 ,  G06F17/30616

Abstract: 本发明提供了一种基于LDA主题模型的相关软件历史数据提取方法，充分利用LDA技术对软件故障库、软件版本控制库、以及开发人员通信库进行分析，提取这些软件演化历史库中的主题，然后根据这些主题与当前维护请求和当前软件版本进行相似性的比较和分析，把具有较相关的软件历史数据提取出来，基于这些相关数据的分析，可提高软件维护和演化各种分析活动的精确性和有效性，该技术在实际应用中不受程序语言约束，可应用于各种编程语言的软件中，提高了该技术可应用的范围。