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基于软件网络加权k-核分析的关键类识别方法

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资料介绍

识别关键类可以帮助人们尽快理解不熟悉的软件系统.尽管目前已有一些关键类识别方面的工作,但是大部分方法构建的依赖图是无权的,未考虑类之间交互的种类及次数.有鉴于此,提出了一种基于软件网络加权k-核分析的关键类识别方法.首先,用加权类耦合网络抽象类(接口)、类(接口)间的交互及其次数;然后,引入加权k-核分解方法计算类的加权核数;最后,以加权核数作为类重要性的量度指标,降序排列所有类,并通过过滤得到候选关键类.真实软件上的数据实验验证了本文方法的有效性.

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Vol． 46 No． 5

May 2018

第

期

电

子

学

报

2018

ACTA ELECTRONICA SINICA

年

月

基于软件网络加权核分析的

关键类识别方法

，，，，

潘伟丰宋贝贝胡博李兵姜波

( 1．

，

浙江工商大学计算机与信息工程学院浙江杭州

310018; 2．

，

金蝶国际软件集团金蝶研究院广东深圳

518057;

3．

，

武汉大学国际软件学院湖北武汉

430072)

．，

识别关键类可以帮助人们尽快理解不熟悉的软件系统尽管目前已有一些关键类识别方面的工作但

摘

要

，．，

是大部分方法构建的依赖图是无权的未考虑类之间交互的种类及次数有鉴于此提出了一种基于软件网络加权

．， ( ) 、 ( ) ; ， k-

核分析的关键类识别方法首先用加权类耦合网络抽象类接口类接口间的交互及其次数然后引入加权核

; ，，，

分解方法计算类的加权核数最后以加权核数作为类重要性的量度指标降序排列所有类并通过过滤得到候选关键

．

类真实软件上的数据实验验证了本文方法的有效性

．

;

关键词

中图分类号

URL: http: / /www． ejournal． org． cn

关键类加权核分解软件网络程序理解

TP311. 5

: 0372-2112 ( 2018) 05-1071-07

DOI: 10． 3969 /j． issn． 0372-2112． 2018． 05． 007

文献标识码

文章编号

电子学报

Identifying Key Classes Based on Weighted

k-Core Analysis of Software Networks

PAN Wei-feng ，SONG Bei-bei ，HU Bo ，LI Bing ，JIANG Bo

( 1． School of Computer Science and Information Engineering，Zhejiang Gongshang University，Hangzhou，Zhejiang 310018，China;

2． Kingdee Research，Kingdee International Software Group Co． Ltd，Shenzhen，Guangdong 518057，China;

3． International School of Software，Wuhan，Hubei 430072，China)

Abstract: Identifying key classes can help software engineers understand software systems that they previously were

not familiar with． Though there are some methods on the identification of key classes，a majority of them use un-weighted

dependency graphs，neglecting the coupling types and frequencies． In this paper，we propose a method to identify the key

classes based on weighted k-core analysis of software networks． First，it uses a weighted class coupling network to represent

classes ( interfaces) and their couplings and coupling frequencies． Then，we introduce the weighted k-core decomposition

method to compute the weighted coreness for each class ( interface) ． Finally，we use the weighted coreness to quantify the

importance of classes ( interfaces) and sort them in a descending order with respect to their weighted corenesses． And the

top-ranked classes ( interfaces) will serve as the key class candidates． Empirical results show the effectiveness of our ap-

proach．

Key words: key class; weighted k-core decomposition; software network; program comprehension

、

变得异常复杂而分配给维护的人力物力等资源又比

引言

，．

较稀缺的时候理解软件更是难上加难类是面向对象

［6］

，

软件维护是软件生存期中一项频繁进行的活动

，

软件的基本组成单元是理解和维护的主要对象

．

关

［1］

，

自其第一个版本发布之后便开始

占了软件总预算

，

键类作为实现系统核心功能的类更是软件理解的重

［2］

［3，4］

90%

．

，

要维护软件首先必须理解软件

．

然

的

以上

［5，6］

．

点

选择从关键类开始分析和理解软件已成为理解

［5］

，

而理解软件并不是一件容易的事情

特别是当软件

［5 ～ 10］

．

，

因此提供有效的技

复杂软件的有效方式之一

: 2016-11-16;

: 2017-04-13;

责任编辑蓝红杰

收稿日期

修回日期

基金项目国家自然科学基金

( No． 61572371) ;

( No． LY15F020004) ;

( No． 2014C23008)

浙江省科技厅公益技术研究项目

浙江省自然科学基金

1072

2018

年

电

子

学

报

，，，

术识别软件中的关键类对于分析和理解软件进而控

; ;

结构信息用加权网络形式化的表示软件的结构信息引

．

入加权核分解方法计算网络中类节点的加权核数用以

制和降低维护费用具有重要意义

，，

目前软件关键类识别方面已有一些工作但是仍

，，

量度类的重要性并按照加权核数降序排列类节点过滤

［7］

． Inoue

( component

等人使用构件图

然比较欠缺

graph)

．

得到候选关键类以下各小节将详述各主要部分

．

，

抽象构件及构件间的使用关系并使用

PageRank

2． 1

软件结构信息提取

Java

我们主要以开源的

，

算法的一个修改版本计算节点及边的权重实现构件

．

软件作为研究对象软件

［8］

，

． Zaidman

Demeyer

排序最终用于构件检索

行一组测试用例收集软件的执行轨迹进而构建类依

HITS( hyperlink-

和

通过运

ICAN

，

方法的第一步指从软件的源代

结构信息提取是

( ． java

，

) ( 、、

文件中提取各类软件元素类接口属性

、

码

，

赖图并计算动态耦合度量值最后利用

、 ) ( 、

方法局部变量等和元素间的交互类间继承类对接

induced topic search)

．

算法识别关键类该方法在识别关

、 ) ．

口的实现方法调用等及其次数结构信息的提取由

，．

键类上准确度较高但是其时间和空间开销比较大在

SNAP( software net-

我们自主研发的软件网络分析平台

［5］

［11］

，Zaidman

此基础上

度量的关键类识别方法通过构建静态类依赖图并使

HITS

等人进一步提出了一种基于静态

work analysis platform)

(

实现由文献中的

［11］ SSQAT

，

) ． SNAP

，

可以提取软件的结构信息还可以实

更名而来

现一系列的网络分析及可视化

2． 2

，

算法识别关键类在一定程度上缓解了空间开

用

．

［9］

，．

销但时间开销仍然比较大周毓明等人用类依赖图

加权软件网络模型

，

抽象类及类间依赖关系分别使用

PageRank 、HITS

算法

［4］

，

主

软件结构是影响软件质量的重要因素之一

［10］

．，

和介数中心性识别关键类在此基础上周毓明等人

［11］

，

要包括软件元素及元素间的交互

表现为一种内部

h a

进一步使用指数及其衍生指数指数量度类的重要

．

互连的复杂网络拓扑的形态我们将构建类粒度的加

［6］

，．

性取得了较好的效果姜淑娟等人用状态转换模型

．

权软件网络形式化的抽象软件的拓扑结构信息

，

抽象软件并通过求解转换模型的唯一输入输出序列

( weighted class coupling

定义

加权类耦合网络

，

构造状态转换树最后通过计算状态转换树节点的复

network，WCCN) :

．

杂度来量度类的重要性

WCCN = ( N，E，P) ，

( 1)

，

我们发现上述工作提出的方法都包含两个关键

，N ， (

其中是网络的节点集抽象软件中的类或接口在

: ．

步骤依赖图的构建和类重要性的量度大部分方法构

，

不特别说明时下文的类也包含了接口

) ． E

是网络的边

，

建的依赖图是无权的未考虑类之间交互的种类及次

，． P ，

集表示类节点间的交互关系是一个对称矩阵存储

．［10］

数尽管周毓明等人在文献中考虑了类间交互的

， : i j

类间是否存在交互及交互的次数即若类和类之间

，、

种类及次数但他们仅考虑了类间由于继承方法参数

、

， n ， WCCN

存在交互且交互了次则中相应的节点间存

，

成员属性和方法返回值类型产生的交互忽略了类间

( j，i) ( ( i，j) ( j，i)

边与

) ，

是同一条边边权

在一条无向边

，

由于方法调用和局部变量产生的交互也未考虑接口

P( i，j) = P( j，i) = n;

i j ，

若类和类间不存在交互则

．，

及类与接口间由于实现产生的交互同时他们的方法

P( i，j) = P( j，i) = 0． Java

， i j 7

软件中类和类在以下种

，，

在计算交互次数时采用了简化处理所得次数不太精

［12］

．

情况下会发生交互

．，，

确但是从他们的结果可见采用了加权依赖图得到的

( 1)

: i extends

继承关系如果类通过关键字继承另

［5，8］

Zaidman

．

提出的静态方法

结果要优于

有鉴于此本文提出了一种基于软件网络加权

ICAN( Identifying key Classes

等人

j，

外一个类反之亦然

．

，

核

( 2)

: i

实现关系如果类通过关键字

implements

实

分析的关键类识别方法

j．

现了一个接口

( 3)

based on weighted k-core Analysis of software Networks) ．

: i

形参关系如果类中的某一方法使用了类

ICAN

( ) 、 ( )

用加权软件网络模型抽象类接口类接口间

，

的引用作为形式参数反之亦然

．

; ， k-

的交互及其次数同时引入加权核分解方法挖掘软

( 4)

: i

成员属性关系如果类具有一个类型为类

;

件网络的层次结构进而得到类节点的加权核数最终

，

的成员属性反之亦然

．

，，

以加权核数为排序标准降序排列所有类节点并通过

( 5)

: i

方法调用关系如果类中的某一方法调用了

．，

过滤得到排名靠前的候选关键类数据实验部分我们

j ，

类对象的一个方法反之亦然

．

ICAN Ant － 1． 6． 1 JMeter －

方法运用于开源软件和

将

( 6)

: i

局部变量关系如果类中的某一方法内定义

2． 0． 1

，，

的关键类识别中并与相关方法进行比较验证

j ，

了一个以类为类型的局部变量反之亦然

．

了本文方法的有效性

( 7)

: i

方法返回值关系如果类中的某一方法的返

ICAN

方法

j ，

回值是类的对象反之亦然

．

ICAN

3 :

方法主要包含个部分解析源代码获得软件

，

两个类之间可能同时存在不止一种的交互同一

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