[发明专利]一种基于差异比较对分析类图进行评价的方法有效
申请号: | 201810239834.6 | 申请日: | 2018-03-22 |
公开(公告)号: | CN108469949B | 公开(公告)日: | 2021-07-27 |
发明(设计)人: | 文涛;陈小红 | 申请(专利权)人: | 华东师范大学 |
主分类号: | G06F8/10 | 分类号: | G06F8/10;G06F8/20 |
代理公司: | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人: | 徐筱梅;张翔 |
地址: | 200241 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 差异 比较 分析 进行 评价 方法 | ||
1.一种基于差异比较对分析类图进行评价的方法,其特征在于,该方法包括以下具体步骤:
步骤1:定义分析类图的评价指标、外部输入以及评分公式;
步骤2:以标准分析类图和待评价分析类图的XML文档作为输入,根据评价指标从XML文档中抽取用于比较的数据;
步骤3:对抽取的数据进行差异比较;
步骤4:将差异比较的结果带入评分公式,计算得分,完成对待评价分析类图的评价;其中:
步骤1中,所述分析类图的评价指标、外部输入以及评分公式具体为:
评价指标:为四个指标,即:完整性、核心类、关系复杂度、关系正确性;其中,所述关系正确性包括:普通关系正确性和多重性关系正确性;
外部输入:给出核心类、类相似度阈值、权重;所述权重为0到1之间的数;其中,权重具体包括:
(i)完整性的权重α1、核心类的权重α2、关系复杂度的权重α3、关系正确性的权重α4,其中
(ii)普通关系正确性的权重αvd1、多重性关系正确性的权重αvd2,其中αvd1+αvd2=1;评分公式为:
其中gintegrity、gcore、gcomplexity、gvalidity分别代表完整性、核心类、关系复杂度、关系正确性的得分;
步骤2中,所述抽取用于比较的数据为:类、属性、类与类之间的关系;
步骤3中,所述对抽取的数据进行差异比较,当参与比较的两个数据是同义词或者包含相同的关键字时,就认为这两个数据是相似的;如果两个数据是相似的,就认为它们是相同的;具体过程如下:
(i)比较标准分析类图的类与待评价分析类图的类的差异,当待比较的两个类是同义词或者包含相同的关键字时,就认为它们是相似的;当待比较的两个类不是同义词并且没有包含相同的关键字时,如果这两个类中包含的属性和方法很多都是相同的,并且这两个类在各自的类图中和其它已知的相似类之间的关系结构也很多都是相同的,通过量化这种相似性,只要这个相似性的值不小于外部输入中给定的类相似度阈值,就认为这两个类也是相似的;当待评价分析类图中的某个类与标准分析类图中的某个类是相似的,那就认为这两个类是相同的,同时也认为待评价分析类图中的这个类是正确的;
(ⅱ)比较标准分析类图的属性与待评价分析类图的属性的差异,属性的比较是以类比较为基础的,只有在两个类是相似的时,才能比较其属性是否相似;当两个属性是同义词或者包含相同的关键字时,就认为它们是相似的;当待评价分析类图中的某个属性与标准分析类图中的某个属性是相似的,那就认为这两个属性是相同的,同时也就认为待评价分析类图中的这个属性是正确的;
(iii)比较标准分析类图的类与类之间的关系与待评价分析类图的类与类之间的关系的差异,类与类之间的关系的差异比较是以类比较为基础的,只有与关系相关的两个类是相似的时,才能比较它们之间的关系是否相似;当两个关系是相同类型的时,就认为它们是相似的;当待评价分析类图中的某个关系和标准分析类图中的某个关系是相似的,那就认为这两个关系是相同的,同时也就认为待评价分析类图中的这个关系是正确的;
所述步骤4具体包括以下步骤:
(i)根据差异比较结果,计算完整性得分;得分公式为:
其中mattr、nattr分别为相似属性个数、标准分析类图中所有属性个数;
(ii)根据差异比较结果,计算核心类得分;得分公式为:
其中mcore、ncore分别为待评价分析类图中核心类的个数、外部输入中核心类的个数;
(iii)根据差异比较结果,计算关系复杂度得分;具体过程为:
A.将类图映射为一个无向连通图G=(V,E),其中类图中的类映射为V中的点,类与类之间的关系映射为E中的边;记标准分析类图对应的无向连通图为G1=(V1,E1),待评价分析类图对应的无向连通图为G2=(V2,E2);
B.将为完成某一项业务所需要的类、属性、方法分别定义为有用类、有用属性、有用方法,这些类即为标准分析类图中的所有类、所有属性、所有方法,在待评价分析类图中的类、属性、方法,如果能在标准分析类图中找到相似类的类、属性、方法,那么这些类、属性、方法就为待评价分析类图中的有用类、有用属性、有用方法;
C.记待评价分析类图中所有有用类组成的集合为Cu'={cu1',cu2',...,cuk'},这些有用类在标准分析类图中的相似类组成的集合为Cu={cu1,cu2,...,cuk}而cui和cui'是相似类;对于在G1=(V1,E1)中找到这两个类之间存在的连通路径,记路径的数量为n1,路径构成的集合为其中pi={cui,c1,c1,c2,...,cm,cuj},ci∈V1,对于在G2=(V2,E2)中找到这两个类之间存在的连通路径,记路径的数量为n2,路径构成的集合为其中pi'={cui',c1',c1',c2',...,cm',cuj'},ci'∈V2,
D.记cui'和cuj'之间的复杂度得分为gij,令
其中表示的复杂度得分;对于有:
其中|pi|表示路径pi中包含的边数;当|pi'||pj|时,表明待评价分析类图中的两个类之间进行通信时经过的边数比标准分析类图中与它们相似的两个类之间进行通信时经过的边数还少,这是不合理的;
记待评价分析类图的复杂度得分为gcomplexity,考虑到共存在中组合,因此令:
假设待评价分析类图中有k个类能在标准分析类图中找到相似类,代表任意两个相似类进行组合得到组合个数;将标准分析类图和待评价分析类图分别看成两个无向图G1、G2,其中类为图中的节点,类与类之间的关系为图中的边;gij表示待评价分析类图中的第i、j两个类在G1中分别作为起点和终点的路径长度,与它们的相似类在G2分别作为起点和终点的路径长度的比值;
(iv)根据差异比较结果,计算关系正确性得分;得分公式为:
其中nr表示标准分析类图中所有关系的个数,mr表示相似关系的个数,hr表示待评价分析类图中在普通关系层面上正确但在多重性关系层面错误的关系的个数;
(v)将(i)~(iv)的结果带入评分公式,计算待评价分析类图的总得分。
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