| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 论文的研究背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 论文选题依据 | 第12页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.5 论文的创新 | 第13页 |
| 1.6 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关概念和算法介绍 | 第15-19页 |
| 2.1 相关概念 | 第15页 |
| 2.2 潜在语义索引 | 第15-17页 |
| 2.3 K-means聚类算法 | 第17-19页 |
| 第三章 面向行为主题的软件特征定位过程 | 第19-22页 |
| 3.1 软件的行为属性和主题属性 | 第19页 |
| 3.2 面向行为主题的软件特征定位过程 | 第19-22页 |
| 第四章 软件行为知识获取 | 第22-25页 |
| 4.1 设计测试用例 | 第22页 |
| 4.2 设置观察点 | 第22-23页 |
| 4.3 搜集执行迹 | 第23页 |
| 4.4 行为知识获取过程示例 | 第23-25页 |
| 第五章 软件主题知识获取 | 第25-30页 |
| 5.1 建立语料库 | 第25-27页 |
| 5.2 预处理 | 第27-28页 |
| 5.3 索引 | 第28-30页 |
| 第六章 定位特征 | 第30-33页 |
| 6.1 提交查询内容 | 第30页 |
| 6.2 计算查询向量与主题知识向量的相似度 | 第30-33页 |
| 第七章 实验测试 | 第33-42页 |
| 7.1 实验环境 | 第33页 |
| 7.2 实验数据 | 第33-34页 |
| 7.3 实验过程 | 第34-36页 |
| 7.3.1 行为知识获取 | 第34-35页 |
| 7.3.2 主题知识获取 | 第35页 |
| 7.3.3 定位特征 | 第35-36页 |
| 7.4 实验标准的定义 | 第36-37页 |
| 7.5 实验结果与分析 | 第37-42页 |
| 7.5.1 本文方法的有效性验证 | 第37-39页 |
| 7.5.2 预处理对主题知识索引空间维度的影响 | 第39页 |
| 7.5.3 是否可以对主题知识向量进行聚类,从而获得更好特征定位结果 | 第39-42页 |
| 第八章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 8.1 工作总结 | 第42页 |
| 8.2 工作展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 附录 攻读硕士学位期间完成的科研成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |