| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-31页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-14页 |
| 1.3 研究的可行性 | 第14-24页 |
| 1.3.1 数据的可行性 | 第15-19页 |
| 1.3.2 方法的可行性 | 第19-24页 |
| 1.4 研究问题的挑战及研究成果 | 第24-29页 |
| 1.4.1 代码辅助理解 | 第26页 |
| 1.4.2 代码辅助开发 | 第26-27页 |
| 1.4.3 回归测试例选择 | 第27-29页 |
| 1.5 论文结构与贡献 | 第29-31页 |
| 1.5.1 论文结构 | 第29-30页 |
| 1.5.2 贡献 | 第30-31页 |
| 第二章 基于分层聚类的代码辅助理解 | 第31-49页 |
| 2.1 引言 | 第31-32页 |
| 2.2 相关工作 | 第32-34页 |
| 2.3 聚类方法的实现 | 第34-43页 |
| 2.3.1 相关定义 | 第35-36页 |
| 2.3.2 软件源码的分析 | 第36-37页 |
| 2.3.3 软件模块的层次聚类 | 第37-40页 |
| 2.3.4 模块的命名策略 | 第40-42页 |
| 2.3.5 聚类结果的可视化 | 第42-43页 |
| 2.4 案例分析 | 第43-48页 |
| 2.4.1 测试工程 | 第43-44页 |
| 2.4.2 生成聚类结果 | 第44-45页 |
| 2.4.3 聚类结果的可视化分析 | 第45-46页 |
| 2.4.4 聚类结果评估 | 第46-48页 |
| 2.4.5 试用评论 | 第48页 |
| 2.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 基于频繁子树挖掘的配置代码推荐 | 第49-74页 |
| 3.1 配置代码推荐简介 | 第49-52页 |
| 3.2 背景知识以及相关工作 | 第52-53页 |
| 3.3 配置代码推荐设计目标 | 第53-58页 |
| 3.3.1 配置代码推荐使用背景 | 第53-54页 |
| 3.3.2 配置代码推荐使用场景举例 | 第54-58页 |
| 3.4 XMLSNIPPET代码推荐方法 | 第58-65页 |
| 3.4.1 预处理 | 第58-59页 |
| 3.4.2 离线处理 | 第59-64页 |
| 3.4.3 代码提示查询 | 第64-65页 |
| 3.5 实验分析 | 第65-72页 |
| 3.5.1 试验环境 | 第66-67页 |
| 3.5.2 试验结果 | 第67-70页 |
| 3.5.3 性能 | 第70-71页 |
| 3.5.4 经验教训 | 第71-72页 |
| 3.6 本章小结 | 第72-74页 |
| 第四章 基于关联规则挖掘的配置代码推荐 | 第74-89页 |
| 4.1 问题描述 | 第74-76页 |
| 4.2 节点属性值推荐方法 | 第76-81页 |
| 4.2.1 子树关联规则挖掘 | 第76-78页 |
| 4.2.2 语义过滤 | 第78-80页 |
| 4.2.3 基于语义的排序 | 第80-81页 |
| 4.2.4 基于前缀树的索引 | 第81页 |
| 4.3 应用场景介绍 | 第81-82页 |
| 4.3.1 属性值推荐 | 第81页 |
| 4.3.2 缺陷检测 | 第81-82页 |
| 4.4 实验分析 | 第82-87页 |
| 4.4.1 试验环境 | 第82页 |
| 4.4.2 试验结果 | 第82-84页 |
| 4.4.3 配置代码辅助推荐情况统计 | 第84-85页 |
| 4.4.4 相关性能 | 第85-86页 |
| 4.4.5 配置自动验证 | 第86-87页 |
| 4.5 本章小结 | 第87-89页 |
| 第五章 基于J2EE应用建模的回归测试例选择 | 第89-115页 |
| 5.1 回归测试介绍 | 第89-91页 |
| 5.2 相关工作 | 第91-92页 |
| 5.3 J2EE应用场景中的回归测试介绍 | 第92-94页 |
| 5.4 基于J2EE应用建模的回归测试例选择方法 | 第94-104页 |
| 5.4.1 基于XML配置框架的J2EE应用编程模型简介 | 第94-97页 |
| 5.4.2 复合型的测试例运行时动态路径记录 | 第97-101页 |
| 5.4.3 统一的更新定位方法 | 第101-103页 |
| 5.4.4 测试例选择方法 | 第103-104页 |
| 5.5 系统结构 | 第104-105页 |
| 5.6 实验分析 | 第105-114页 |
| 5.6.1 系统部署 | 第105-107页 |
| 5.6.2 实验建立 | 第107-109页 |
| 5.6.3 伸缩性 | 第109-111页 |
| 5.6.4 测试例减少率 | 第111-112页 |
| 5.6.5 测试覆盖有效性 | 第112-114页 |
| 5.7 本章小结 | 第114-115页 |
| 第六章 基于缺陷发现能力的回归测试例优选分类 | 第115-128页 |
| 6.1 相关工作 | 第115页 |
| 6.2 基于缺陷发现倾向回归测试例优选 | 第115-118页 |
| 6.3 多维度扩展贪心策略 | 第118-120页 |
| 6.4 基于测试执行负反馈的持续回归测试例优选 | 第120-122页 |
| 6.5 实验分析 | 第122-127页 |
| 6.5.1 节省率 | 第123-124页 |
| 6.5.2 有效性 | 第124页 |
| 6.5.3 APFD | 第124-125页 |
| 6.5.4 时间累计缺陷发现率 | 第125-126页 |
| 6.5.5 分组错误发现率 | 第126-127页 |
| 6.6 本章小结 | 第127-128页 |
| 第七章 总结与展望 | 第128-131页 |
| 7.1 总结 | 第128-129页 |
| 7.2 展望 | 第129-131页 |
| 7.2.1 代码辅助阅读 | 第129页 |
| 7.2.2 代码辅助开发 | 第129-130页 |
| 7.2.3 回归测试例选择 | 第130-131页 |
| 参考文献 | 第131-140页 |
| 已发表论文列表 | 第140-141页 |
| 致谢 | 第141-142页 |