基于特征收集的依赖关系软件聚类：利用专注度与模块度
软件工程
2013-06-11 v1
摘要
软件聚类是理解软件系统的重要技术之一。然而，迄今为止提出的技术都需要人工交互来优化聚类结果。本文提出了一种新颖的基于依赖关系的软件聚类算法 SArF。SArF 具有两个特点：首先，SArF 消除了需要人工交互的普遍存在模块移除步骤；其次，SArF 的目标是将相关的软件特征或功能聚集到一个簇中。为实现这些目标，我们定义了专注度（Dedication）得分以推断依赖关系的重要性，并利用模块度最大化（Modularity Maximization）对加权有向图进行聚类。针对开源系统和工业系统的两项案例研究及广泛的对比评估表明，SArF 能够在无需任何定制设置的情况下，从特征视角成功分解系统以符合权威分解结果，且 SArF 优于现有的基于依赖关系的软件聚类研究。此外，案例研究表明存在可衡量的权威性极限，而 SArF 几乎达到了这些极限。
引用
@article{arxiv.1306.2096,
title = {Feature-Gathering Dependency-Based Software Clustering Using Dedication and Modularity},
author = {Kenichi Kobayashi and Manabu Kamimura and Koki Kato and Keisuke Yano and Akihiko Matsuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1306.2096},
year = {2013}
}
备注
10 pages, 9 figures, 7 tables. This is the accepted version of a paper presented at the 28th IEEE International Conference on Software Maintenance (ICSM2012), Riva del Garda, Trento, Italy, Sep 2012, pp.462-471