[发明专利]基于最大公共子图计算的用例图相似性判断方法

说明书

本发明属于软件开发技术领域，公开了一种基于最大公共子图计算的用例图相似性判断方法，包括如下步骤：步骤1：对所需要比较的UML用例图进行预处理，将其表示为有向图的形式；步骤2：计算并获取要比较的有向图之间的最大公共子图；步骤3：使用相似性判断算法计算相似度。本发明使用的最大公共子图算法过程简单，直接对图结构进行分析，效率较高，能够保证使用过程高效便捷，具有较强适用性。

技术领域

本发明属于软件开发技术领域，尤其涉及一种基于最大公共子图计算的用例图相似性判断方法。

背景技术

软件开发的过程中，软件复用策略被频繁利用，即使用已有的软件组件，包括代码片段、设计、测试数据或者成本估算等内容，用以建立新的软件。软件重用可以节省开发成本和时间，改善软件开发过程。随着软件复杂性的不断提高，软件重用已经涉及到软件生命周期的各个阶段，包括需求分析、设计、测试甚至维护，而不再局限于代码。

软件开发周期中需求分析是软件设计、实现、测试以及维护的关键基础，能为开发人员指明工作方向和开发策略。用例图是用户与系统交互的最简表达形式，凭借直观、规范、描述精准等优点成为软件需求分析阶段最常用的工具，在收集软件需求的过程中起着至关重要的作用。用例图的复用能帮助开发者在短时间内构建他们的新用例图模型，快速确定需求，从而增加工作效率。但由于用例图半结构性的特征，导致它的复用较为困难。

在使用最大子图判断UML用例图相似性的研究中，Reza Fauzan、Daniel Siahaan和Siti Rochimah等人提出一种计算余弦相似度和单词文本语义相似度的方法来判断两个UML用例图之间的相似性。该方法首先将两个UML用例图进行预处理并结构化，而后通过WuPalmer和Wordnet去判断两个单词在语义上的相似性。Wu Palmer会在Wordnet中计算出两个单词的相似性范围值[0,1],其中0表示两个单词之间没有任何相似性，1表示两个单词具有完全相似性。同时由于UML用例图中出现的文本可能由多个单词组成，故该方法还结合了余弦相似度与Wu Palmer进行综合度量。此方法的缺点是其无法针对两个来自不同项目但是结构相似的UML用例图做出正确的相似性判断。

如图1和图2所示，若使用Reza Fauzan等人提出的语义相似度的方法来对这两个UML用例图进行相似性比较，那么最后这两个UML用例图将会由于文本相似度低而被判定为不相似(即数值低于设定阈值)。但是事实上这两个UML用例图仅在文本内容上存在不同，而其结构却具有极大的相似性，在实际软件复用过程中，图1所示的UML用例图可以被复用从而生成图2所示的UML用例图。预期结果与实际结果的差别表明，在UML用例图复用的过程中，我们不仅需要考虑文本语义相似度的因素，还需要考虑结构相似度对两者相似性的影响。本发明使用的方法将UML用例图进行格式化并计算两者的最大公共子图作为相似性判断的依据，可以有效的解决语义相似度在结构性相似度判断时不具有强适用性的问题。

此外，Mohammad Nazir Arifin和Daniel Siahaan等人也提出了一种方法，使用最小编辑距离和单词文本语义相似度来判断两个UML用例图之间的相似性。同样的，此方法先将两个UML用例图进行预处理并结构化，而后使用两个用例图之间的最小编辑距离来度量其之间的结构相似性，之后将其与用例图之间的文本语义相似度结合并为其赋予一定的权重，从而计算出最终的相似度。但此方法中使用到的最小编辑距离算法过程复杂，时间复杂度较高，从而导致该算法执行效率低下。而本发明使用的最大公共子图算法过程简单，直接对图结构进行分析，效率较高，能够保证使用过程高效便捷，具有较强适用性。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于最大公共子图计算的用例图相似性判断方法,为软件复用提供支持，最终提升软件的开发效率。

为解决上述技术问题，本发明的一种基于最大公共子图计算的用例图相似性判断方法的具体技术方案如下：

一种基于最大公共子图计算的用例图相似性判断方法，包括如下步骤：