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基于正负关联规则的软件缺陷分析研究

作　者: 刘洁
导　师: 申艳光
学　校: 河北工程大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 可信软件软件缺陷数据挖掘正负关联规则兴趣度 Weka
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 65次
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内容摘要

近年来,随着软件技术的飞速发展,高可信软件问题迅速膨胀,成为近几年的研究热点。如何有效地提高软件可信性,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息已经成为软件技术领域的一个亟待解决的问题。软件缺陷是导致软件可信性降低的直接因素,本文就是在这一动机下,展开高可信性软件缺陷的研究。关联规则作为数据挖掘中的重要技术,揭示其中隐藏的有用信息,可以在较大程度上解决可信性和可靠性问题。其中正负关联规则是关联规则的一个重要分支,能够拓宽数据挖掘在高可信性软件缺陷的研究领域,具有高度的理论价值和广泛的应用前景。本文分析了软件缺陷和正负关联规则的研究现状,指出正负关联规则应用领域需要进一步研究和解决的问题,在此基础上,对基于正负关联规则技术的软件缺陷展开了深入研究,并通过Weka平台进行了数据实验。本文主要内容如下:(1)综述了数据挖掘在面向缺陷的软件可信性测试、评估与技术方面的最新研究,包括缺陷测试中常用的数据挖掘方法、数据挖掘系统和软件测试管理体系。针对软件缺陷的不同分类具体介绍了基于关联规则的软件缺陷分析技术的应用。(2)介绍了常用的数据挖掘技术,深入研究了关联规则,分析了其他技术用于软件缺陷研究中的优势及不足;重点探讨了正负关联规则的相关理论,给出了正负关联规则定义和对含有负项目的关联规则评价标准支持度和置信度的计算方法。(3)针对传统的基于“支持度一置信度”框架的评价标准存在的问题,提出在评价标准中增加兴趣度,给出了兴趣度的定义和基于“兴趣度—支持度—置信度”框架的正负关联规则挖掘技术,从而可以用此技术挖掘带有负项的关联规则。(4)介绍了开源数据挖掘平台Weka的特点、功能以及挖掘过程。同时在Weka开源环境下对其进行再次开发,将正负关联规则算法嵌入到Weka平台,扩充了关联规则算法,并充分利用了开源Weka中的类和可视化功能。同时对嵌入的算法进行了分析和测试,并和原有关联规则算法进行了对比分析。实验证明Weka数据挖掘平台可以获得更好的关联规则效果,所挖掘出的软件缺陷规则数量少,质量高,无虚假规则和相互矛盾的规则。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-12
第1章绪论  12-19
  1.1 研究背景及意义  12-13
  1.2 研究现状  13-17
    1.2.1 软件缺陷的研究现状  13-15
    1.2.2 数据挖掘研究现状  15-16
    1.2.3 关联规则研究现状  16-17
  1.3 本文的主要内容和组织结构  17-18
  1.4 本章小结  18-19
第2章软件缺陷  19-27
  2.1 软件缺陷理论基础  19-20
    2.1.1 软件缺陷定义  19
    2.1.2 软件缺陷特性和特征属性  19-20
    2.1.3 软件缺陷的来源  20
  2.2 软件缺陷分析技术  20-26
    2.2.1 静态和动态缺陷分析技术  21-25
    2.2.2 一元和多元缺陷分析技术  25-26
  2.4 本章小结  26-27
第3章数据挖掘  27-41
  3.1 数据挖掘基本概念  27-30
    3.1.1 数据挖掘的定义  27
    3.1.2 数据挖掘与其他学科  27-28
    3.1.3 数据挖掘功能  28-29
    3.1.4 数据挖掘特点  29-30
  3.2 数据挖掘过程  30-31
  3.3 数据挖掘技术  31-34
    3.3.1 关联规则  31
    3.3.2 聚类分析  31-33
    3.3.3 分类分析  33
    3.3.4 神经网络  33-34
  3.4 数据挖掘工具  34-37
    3.4.1 Weka 平台介绍  34-36
    3.4.2 Weka 功能  36
    3.4.3 Weka 数据挖掘过程  36-37
  3.5 数据挖掘应用方向  37-38
  3.6 数据挖掘在软件缺陷中的应用  38-40
    3.6.1 软件缺陷分析中常用的数据挖掘方法  38-39
    3.6.2 软件缺陷数据挖掘系统  39-40
  3.7 本章小结  40-41
第4章正负关联规则  41-59
  4.1 关联规则  41-50
    4.1.1 关联规则的基本概念  41-42
    4.1.2 关联规则挖掘技术  42-44
    4.1.3 关联规则类型  44-45
    4.1.4 关联规则算法Apriori  45-50
  4.2 正负关联规则  50-52
    4.2.1 正负关联规则算法的提出  50
    4.2.2 正负关联规则算法的基本概念  50-51
    4.2.3 正负关联规则算法  51-52
  4.3 改进的正负关联规则算法  52-58
    4.3.1 问题的提出  52
    4.3.2 问题的分析  52-53
    4.3.3 基于“兴趣度—支持度—置信度”框架的正负关联规则  53-57
    4.3.4 问题的解决  57-58
  4.6 本章小结  58-59
第5章基于改进的正负关联规则软件缺陷应用研究  59-69
  5.1 总体思路  59
  5.2 数据准备和导入  59-62
    5.2.1 数据准备及处理  59-62
    5.2.2 在Weka 中导入数据  62
  5.3 基于Weka 平台的分析  62-68
    5.3.1 Weka 的二次开发  63-65
    5.3.2 基于Weka 的实验结果  65-68
  5.4 实验结论  68
  5.5 本章小结  68-69
结论  69-71
致谢  71-72
参考文献  72-78
作者简介  78
攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研情况  78-79

基于正负关联规则的软件缺陷分析研究

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