基于相似度评分与二级子系统的设计模式识别

为寻找系统中的模式实例,现有设计模式识别方法多直接将原系统与设计模式进行匹配,从而引入大量的假阳性实例或假阴性实例,导致召回率和精确率降低。为此,在前期研究的基础上,进一步探索基于相似度评分与二级子系统的设计模式识别方法。根据从系统中提取的相关信息,将系统和设计模式表示为有向图/矩阵形式。将待识别系统划分为若干个子系统,并进一步拆解和重组为类个数与待识别模式中角色个数相等的二级子系统。利用相似度评分算法判断二级子系统是否为模式实例,同时对获取的实例做进一步处理,以得到最终的模式实例。在JHotDraw、JRefactory和JUnit三个开源项目上的实验结果表明,该方法的平均召回率分别达到96.7%、91.7%和100%,平均精确率分别达到94.9%、91.5%和92.5%,而CPU时间花费分别为5408 ms、22280 ms和3284 ms,在保持高召回率的前提下提升了精确率和时间效率。

基于FSM的UML模型与代码一致性动态检测

为解决统一建模语言(UML,unified modeling language)模型与源代码一致性检测缺少动态分析的问题,讨论了一种基于有限状态机(FSM,finite state machine)的UML模型与代码一致性动态检测方法。该方法执行源代码并捕获方法调用跟踪,将捕获的方法调用与UML顺序图转换得到的FSM进行匹配,以此来检测动态行为的一致性。在三个开源项目上进行了实验,分别发现了31、45和69处不一致,检出率分别达到93.94%、88.24%和90.79%。实验结果表明,在基于图论的一致性静态检测的基础上,该方法可以对UML模型与代码的一致性进行动态检测,且具有较高的检测准确率。