[发明专利]一种基于马尔可夫聚类的软件模块划分方法

权利要求书

1.一种基于马尔可夫聚类的软件模块划分方法，其特征在于，首先将软件离散为多个功能的功能集合F，然后通过功能集合F中的功能之间的数据流动形成功能关系矩阵R，最后以功能矩阵R为对象，通过马尔可夫聚类形成自适应的软件功能划分模块。

2.如权利要求1所述的一种基于马尔可夫聚类的软件模块划分方法，其特征在于，所述将软件离散为多个功能的功能集合F的具体操作为：对于包含n个功能的软件，构建功能集合F＝{f₁，f₂，…，f_n}，其中f_i(1≤i≤n)、f_j(1≤j≤n)都是功能集合中的一个功能。

3.如权利要求2所述的一种基于马尔可夫聚类的软件模块划分方法，其特征在于，所述形成功能关系矩阵R的具体操作为：

首先设定功能关系矩阵R＝(r_ij)_n×n；

然后设定r_ij的值为w，所述w为功能f_i与功能f_j之间直接流动的数据项个数。

4.如权利要求3所述的一种基于马尔可夫聚类的软件模块划分方法，其特征在于，所述以功能矩阵R为对象，通过马尔可夫聚类形成自适应的软件功能划分模块具体操作为：

首先根据功能关系矩阵R构建概率矩阵P；

然后对概率矩阵P进行归一化，得到归一化后的概率矩阵P’；

接着对概率矩阵P’重复进行多次迭代、膨胀操作直到概率矩阵P’稳定；

最后完成聚类，得到聚类结果，即各功能模块m₁，m₂，…，m_k，其中k是功能模块的个数，m_i(1≤i≤k)是某一个功能模块。

5.如权利要求4所述的一种基于马尔可夫聚类的软件模块划分方法，其特征在于，所述构建概率矩阵P的具体操作为：

首先设定构建概率矩阵P为P＝(p_ij)_n×n；

然后对P_ij进行取值计算，具体取值计算方法为，当i＝j的时候，P_ij值为1，当i≠j的时候，P_ij值为r_ij；

最后将P_ij计算得出值概率矩阵P＝(p_ij)_n×n中，得到概率矩阵P。

6.如权利要求5所述的一种基于马尔可夫聚类的软件模块划分方法，其特征在于，所述进行归一化的操作具体为：

对概率矩阵P进行归一化得到归一化后的概率矩阵P′＝(p′_ij)_n×n，其中，所述P'_ij的计算过程为：首先对i取值在1到n范围内的P_ij求和，然后用P_ij除以求和后的值得到P'_ij。

7.如权利要求6所述的一种基于马尔可夫聚类的软件模块划分方法，其特征在于，所述迭代的具体操作为：设定迭代参数e，对概率矩阵P′进行e次P′＝P′×p′操作。

8.如权利要求7所述的一种基于马尔可夫聚类的软件模块划分方法，其特征在于，所述膨胀的具体操作为：设定膨胀系数r，对迭代后的概率矩阵P′进行膨胀，用公式表达为：