[发明专利]软件质量的量化方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种软件质量的量化方法及系统，所述量化方法包括：获得待评价软件中各预定指标的两两重要性比值，根据所述重要性比值建立质量指标重要性矩阵，根据所述质量指标重要性矩阵计算获得待评价软件的第一质量指标权重系数；通过信息熵方法计算与所述待评价软件类型相同的软件的基准数据中各预定指标的区分度，根据所述区分度获得所述待评价软件的第二质量指标权重系数；根据基准软件产品集与待评价软件的相似情况计算相似度，根据所述相似度调整第一质量指标权重系数与第二质量指标权重系数在权重组合时的占比关系，根据所述占比关系获得所述待评价软件的量化结果。

技术领域

本发明涉及互联网领域，尤其涉及一种软件质量的量化方法及系统。

背景技术

随着软件和信息技术能力的提升与互联网的日益普及，人们对软件产品的使用越来越频繁。软件产品已深入影响着社会生产与日常生活,对其质量的要求与把控已变得越来越重要。以ISO/IEC 25000为代表的系列标准给出了规范软件产品质量度量和评价活动的基本规范，但ISO/IEC 25000标准体系建立的方法体系中，由于缺少指标加权方法，软件产品质量评价的技术实现过程尚未完全贯通。

针对指标加权方法的研究，目前主要分为主客观赋值法两类。其中，主观赋值法，又称基于“功能驱动”原理的赋权方法，是根据个人经验、知识和偏好，由决策者和专家主观地给出的权重系数，主要有专家调查法、循环评分法、层次分析法等；基于专家的个人经验进行评价，具有一定的主观随意性，评价结果的理论性不强，且变动较大。而客观赋值法是根据的实际数据，利用数学模型求得权重系数，主要有最大离差法、信息熵法、变异系数法等；该方法中，数学模型抽象且缺乏通用性，评价结果对所选对象的依赖性较强，不易推广。

应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本发明的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本发明的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。

发明内容

本发明目的在于解决现有质量度量标准体系中缺失的质量特性、子特性和度量指标的加权技术指导，完善软件产品质量评价的技术体系。

本发明实施例提供一种软件质量的量化方法，所述量化方法包括：获得待评价软件中各预定指标的两两重要性比值，根据所述重要性比值建立质量指标重要性矩阵，根据所述质量指标重要性矩阵计算获得待评价软件的第一质量指标权重系数；通过信息熵方法计算与所述待评价软件类型相同的软件的基准数据中各预定指标的区分度，根据所述区分度获得所述待评价软件的第二质量指标权重系数；根据基准软件产品集与待评价软件的相似情况计算相似度，根据所述相似度调整第一质量指标权重系数与第二质量指标权重系数在权重组合时的占比关系，根据所述占比关系获得所述待评价软件的量化结果。

在本发明一实施例中，获得待评价软件中各预定指标的评价权重，根据所述评价权重建立质量指标重要性矩阵包含：将所述待评价软件中各预定指标进行两两比较，获得各预定指标的指标重要性矩阵；根据所述指标重要性矩阵通过矩阵变换获得质量指标重要性矩阵。

在本发明一实施例中，将所述待评价软件中各预定指标进行两两比较包含：通过择优比较法、相比比较法、对比平均法中一个或多个的组合将所述待评价软件中各预定指标进行两两比较。

在本发明一实施例中，通过信息熵方法计算与所述待评价软件类型相同的软件的基准数据中各预定指标的区分度包含：通过以下公式计算获得各预定指标的区分度：

在上式中，Hk为第k个质量指标的信息熵，即为该指标的区分度，i为基准数据中软件产品的序号，r_ik为第i个软件产品在第k个质量指标的测量结果；m为与所述待评价软件类型相同的历史软件的历史基准数据；k为预定指标的数量。