大规模软件加权网络特征的分析与度量
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 从复杂网络到软件网络 | 第10页 |
| 1.2 软件网络研究进展 | 第10-11页 |
| 1.3 研究课题的意义及内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 软件加权网络 | 第14-22页 |
| 2.1 面向对象软件的网络 | 第14-15页 |
| 2.1.1 面向对象编程的设计原则 | 第14-15页 |
| 2.1.2 类级软件网络 | 第15页 |
| 2.2 加权复杂网络特征值 | 第15-21页 |
| 2.2.1 强度 | 第15-16页 |
| 2.2.2 加权网络聚集系数 | 第16-17页 |
| 2.2.3 度相关性与平均邻近节点度 | 第17页 |
| 2.2.4 权度相关性与加权的平均邻近节点度 | 第17-18页 |
| 2.2.5 平均最短路径 | 第18-19页 |
| 2.2.6 核数和介数 | 第19页 |
| 2.2.7 紧密度 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 软件拓扑结构加权网络化分析工具 | 第22-30页 |
| 3.1 软件结构加权网络模型的提出与建立 | 第22-25页 |
| 3.1.1 软件网络的抽取和分析 | 第22-23页 |
| 3.1.2 模型描述 | 第23-24页 |
| 3.1.3 边的权重 | 第24-25页 |
| 3.2 加权网络化分析工具的设计 | 第25-27页 |
| 3.2.1 系统功能模块设计 | 第25-26页 |
| 3.2.2 加权网络化数据设计 | 第26-27页 |
| 3.3 加权网络化分析工具的实现 | 第27页 |
| 3.4 加权网络化分析工具的测试 | 第27-28页 |
| 3.5 实验开源软件样本的选取 | 第28页 |
| 3.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 第4章 软件拓扑结构的加权网络特征实验分析 | 第30-56页 |
| 4.1 强度分析 | 第30-32页 |
| 4.1.1 强度分布 | 第30-31页 |
| 4.1.2 强度与度的关系 | 第31-32页 |
| 4.2 平均邻近节点度 | 第32-35页 |
| 4.2.1 度相关性 | 第32-34页 |
| 4.2.2 权度相关性 | 第34-35页 |
| 4.3 聚集系数分析 | 第35-40页 |
| 4.3.1 簇度相关性 | 第35-39页 |
| 4.3.2 强度的加权平均聚类系数与强度 | 第39页 |
| 4.3.3 网络的平均聚集系数 | 第39-40页 |
| 4.4 点介数分析 | 第40-46页 |
| 4.4.1 点介数分布 | 第41-42页 |
| 4.4.2 点介数分析 | 第42-46页 |
| 4.5 平均最短路径 | 第46-48页 |
| 4.6 核数分析 | 第48-52页 |
| 4.6.1 核集内关系 | 第48-50页 |
| 4.6.2 核集间关系 | 第50-52页 |
| 4.7 加权的软件中心化指标 | 第52-53页 |
| 4.8 本章小结 | 第53-56页 |
| 第5章 加权网络化分析方法的优势分析 | 第56-68页 |
| 5.1 基于点介数的优势分析 | 第56-61页 |
| 5.1.1 点介数个体分析 | 第56-60页 |
| 5.1.2 接口的点介数分析 | 第60-61页 |
| 5.2 基于聚类系数的优势分析 | 第61-65页 |
| 5.2.1 聚类系数排序对比分析 | 第61-63页 |
| 5.2.2 聚类系数个体分析 | 第63-65页 |
| 5.3 继承、关联和依赖关系分布 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 本文的贡献 | 第68页 |
| 6.2 进一步工作展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第76页 |
