面向关系数据库SQL代码的自动评判算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 2 相关研究介绍 | 第15-24页 |
| 2.1 动态测试 | 第15-16页 |
| 2.2 静态分析——属性计数法 | 第16-17页 |
| 2.3 静态分析——结构度量技术 | 第17-24页 |
| 2.3.1 基于串的度量 | 第17-20页 |
| 2.3.2 基于树的度量 | 第20-21页 |
| 2.3.3 基于图的度量 | 第21-22页 |
| 2.3.4 其他度量 | 第22-24页 |
| 3 SQL代码的自动评分模型 | 第24-40页 |
| 3.1 基于LCS的SQL代码评分模型 | 第24-30页 |
| 3.1.1 预处理 | 第25-26页 |
| 3.1.2 特征提取 | 第26页 |
| 3.1.3 同义转换 | 第26-27页 |
| 3.1.4 基于LCS的相似度比较 | 第27-29页 |
| 3.1.5 相似度调整及评分策略 | 第29-30页 |
| 3.2 基于权重层次节点匹配的SQL代码评分模型 | 第30-40页 |
| 3.2.1 预处理 | 第31-32页 |
| 3.2.2 特征提取 | 第32-33页 |
| 3.2.3 同义转换 | 第33-34页 |
| 3.2.4 构建SQL语句树 | 第34-35页 |
| 3.2.5 相似度计算 | 第35-38页 |
| 3.2.6 制定评分策略 | 第38-40页 |
| 4 实验 | 第40-46页 |
| 4.1 基于LCS的自动评分模型实验分析 | 第40-42页 |
| 4.1.1 权重因子 | 第40页 |
| 4.1.2 准确率 | 第40-41页 |
| 4.1.3 实验总结 | 第41-42页 |
| 4.2 基于权重层次节点的自动评分模型实验分析 | 第42-46页 |
| 4.2.1 关键词节点的相似度阈值 | 第42页 |
| 4.2.2 权重因子 | 第42-44页 |
| 4.2.3 准确率 | 第44页 |
| 4.2.4 实验总结 | 第44-46页 |
| 5 自动评判系统的实现 | 第46-54页 |
| 5.1 需求分析 | 第46-47页 |
| 5.1.1 功能需求 | 第46-47页 |
| 5.2 系统设计 | 第47-50页 |
| 5.2.1 系统结构 | 第47-49页 |
| 5.2.2 类设计 | 第49-50页 |
| 5.2.3 系统顺序图 | 第50页 |
| 5.3 系统实现 | 第50-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
