在软件网络中只有极少数节点对网络的稳定性、安全性以及可靠性存在重要影响。如何在大量软件数据中发现有价值的信息,发现对网络有重要影响的节点,对保证软件开发质量及软件安全具有重要意义。本课题将软件系统中的函数作为一个粒度单元,结合软件网络的结构特性对故障的传播与积累特性进行研究,挖掘软件系统中的关键节点,分析相关度量值的演化规律,主要工作如下。首先,从软件静态构造和动态执行两个方面,对复杂软件系统的结构特性及函数执行轨迹进行分析。将系统中的函数抽象为节点,并且通过分析函数之间的依赖关系及依赖程度,实现了复杂软件系统网络模型的构建。其次,分析软件的静态拓扑结构,提出基于结构熵的静态网络关键节点挖掘算法INMSE。引入子网络的概念,细化网络拓扑关系。先分析网络中故障的累积过程,定量计算各网络中调用对象对其根节点的影响程度。然后对网络中故障传播过程展开研究,发现网络中易发生故障且易将故障进行传播的关键节点。再次,分析软件动态执行轨迹,提出基于概率波及效应的动态网络关键节点挖掘算法MIN-PRE。综合考虑节点之间的依赖关系及其紧密程度,发现故障传播倾向路径。在此路径集合上,对网络中故障的传播与累积特性进行分析,实现各节点重要程度度量值的定量计算,发现网络中易被波及的关键节点。最后,对本文提出的算法在Windows平台下采用java及c++语言进行编程实现。通过实验验证了方法的有效性及算法的运行效率,并且对重要节点度量值的演化规律进行了分析。