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数据挖掘在软件缺陷管理中的研究与应用

作　者: 金莲花
导　师: 崔广才
学　校: 长春理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 软件缺陷 缺陷度量 数据挖掘 贝叶斯网络 模糊聚类分析
分类号: TP311.53
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 108次
引　用: 1次
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内容摘要


近年,在全球信息化大潮的推动下,软件系统发展迅猛,对软件系统的软件质量保证日益迫切,从而软件缺陷管理成为软件项目开发管理的一个非常重要的环节。为了更有效率的发现软件系统中所存在的缺陷并使之及时得到处理,在软件缺陷管理中引用了数据挖掘技术。软件系统中数据挖掘过程是对其软件系统数据库中的大量数据进行抽取和转换,并且分析数据后通过模型化处理,最后挖掘出关键性缺陷模块的过程。本文将把数据挖掘技术与软件缺陷管理有机结合起来,采用了贝叶斯网络技术,在软件系统开发的几个阶段规划出结构模型,通过缺陷度量标准预测出软件缺陷结果,再将模糊聚类分析应用于软件缺陷管理中,进行度量数据分析,并且对这两种技术做出比较。最后运用这些技术与日立在库管理系统结合起来,分析出在库管理系统的实际缺陷模块。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
目录  6-7
第一章 绪言  7-13
  1.1 选题的背景  7
  1.2 研究内容和研究方法  7-8
  1.3 国内外现状  8-11
  1.4 论文的具体结构安排  11-13
第二章 软件缺陷管理综述  13-24
  2.1 软件缺陷理论基础  13-16
  2.2 软件缺陷度量的相关理论  16-18
  2.3 软件缺陷分析及软件缺陷管理的流程  18-21
  2.4 软件缺陷预测  21-22
  2.5 软件缺陷度量实施流程  22-24
第三章 理论基础  24-36
  3.1 数据挖掘基本原理  24-26
  3.2 数据挖掘分类  26-27
  3.3 贝叶斯网络  27-31
  3.4 模糊聚类分析  31-36
第四章 数据挖掘在软件缺陷管理中的研究  36-46
  4.1 基于贝叶斯网络的软件缺陷预测研究  36-43
  4.2 基于模糊聚类分析的软件缺陷度量数据研究  43-44
  4.3 软件缺陷管理中数据挖掘两种技术比较  44-46
第五章 应用实例  46-54
  5.1 在库管理系统缺陷度量构造过程  46
  5.2 在库管理系统中预测模型变量关系  46-50
  5.3 在库管理系统中缺陷分析数据  50-54
第六章 结论与展望  54-55
致谢  55-56
参考文献  56-57

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 软件工程 > 软件维护
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