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软件开发与维护中需求变更应对策略与bug管理的研究与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及其现状第10-13页
    1.2 论文研究内容第13-14页
    1.3 论文研究意义第14-15页
    1.4 论文组织结构第15-16页
    1.5 本章小结第16-17页
第二章 文本分类算法以及短文本分类第17-25页
    2.1 短文本概述第17页
    2.2 传统文本分类方法第17-19页
    2.3 主题生成模型及基于主题相似性第19-20页
        2.3.1 LDA算法第19-20页
        2.3.2 TBS算法第20页
    2.4 针对短文本分类的算法改进第20-21页
        2.4.1 存在的问题第20页
        2.4.2 解决方案第20-21页
        2.4.3 算法改进第21页
    2.5 短文本分类改进算法实验结果及分析第21-24页
        2.5.1 实验数据集及预处理第21-22页
        2.5.2 实验步骤第22页
        2.5.3 实验环境描述第22页
        2.5.4 实验效果评价第22-23页
        2.5.5 实验结果分析第23页
        2.5.6 算法改进评价第23-24页
    2.6 本章小结第24-25页
第三章 软件需求以及变更应对策略研究第25-35页
    3.1 软件需求的相关概念第25-26页
        3.1.1 软件需求的定义第25页
        3.1.2 软件需求变更第25-26页
        3.1.3 开发和维护阶段需求变更第26页
    3.2 基于系统组件的需求变更应对算法第26-31页
        3.2.1 系统组件第26-27页
        3.2.2 系统组件的表示及出入度第27-28页
        3.2.3 组件重要性度量指标第28-29页
        3.2.4 需求变更影响范围算法第29页
        3.2.5 相似需求获取算法第29-30页
        3.2.6 变更组件影响度算法第30-31页
        3.2.7 算法特点分析第31页
    3.3 实验结果及其分析第31-33页
        3.3.1 实验说明第31页
        3.3.2 实验数据第31-32页
        3.3.3 实验结果第32-33页
        3.3.4 结果分析第33页
    3.4 变更应对策略第33-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第四章 软件bug管理以及修复预测第35-48页
    4.1 bug报告及相关研究第35-36页
        4.1.1 bug报告概述第35页
        4.1.2 bug预测相关工作第35-36页
    4.2 bug相似性判定改进算法第36-39页
        4.2.1 算法改进背景第36页
        4.2.2 近义关系获取第36页
        4.2.3 外部语料扩展第36页
        4.2.4 基于语义扩展的LDA算法改进第36-38页
        4.2.5 基于改进LDA的VSM模型预测算法第38-39页
    4.3 实验准备第39-40页
        4.3.1 数据准备第39页
        4.3.2 实验环境第39页
        4.3.3 数据预处理第39-40页
    4.4 bug相关信息预测实验及分析第40-47页
        4.4.1 bug优先级预测及分析第40-43页
        4.4.2 bug严重性预测及分析第43-44页
        4.4.3 bug报告重复性预测及分析第44-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第五章 总结与展望第48-51页
    5.1 本文总结第48-49页
    5.2 工作展望第49-51页
参考文献第51-54页
致谢第54-55页
攻读学位期间发表的学术论文第55页

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