【摘 要】
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软件系统需要不断演化来适应用户逐渐增长的需求及复杂多变的环境。特别是在当前软件系统大型化、网络化及快速迭代的背景下,对应用程序的演化规律研究以及源代码变更的预测
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软件系统需要不断演化来适应用户逐渐增长的需求及复杂多变的环境。特别是在当前软件系统大型化、网络化及快速迭代的背景下,对应用程序的演化规律研究以及源代码变更的预测已经成为软件工程领域的研究热点。本文提出一种识别面向对象软件新版本源代码变更倾向、并预测相应类变更大小的方法。首先,在对现有metrics进行对比分析和实证研究的基础上提出了类变更指标CCM和变更大小软件指标CSM来描述代码变更特征和变更程度。接着,基于CCM和CSM,挖掘每两个连续发布版本的源代码变更情况,建立包含关于类变更信息的变更演化矩阵。使用熵权法来评估最佳预测窗口大小,即用于预测新版本中变更类的先前版本数量。进而设计实现了基于高斯过程回归(GPR)算法和长短期记忆神经网络(LSTM)算法的源代码变更预测方法。并且,在GitHub收集的17个开源应用共512个演化版本上进行了实验,以评估我们的预测方法。实验结果表明,我们的方法比PSM、QHC和基于C&K指标构建的模型具有更高的预测精度。
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