复杂软件群体网络社团中关键节点挖掘算法

摘要

开源软件社区中的软件或大型软件系统往往由很多可以独立运行而且具有交互行为的软件系统或软件组件组成,这些软件组件及其配套软件组成软件群体,并且它们之间相互影响相互作用.软件群体中的关键软件对提高软件系统维护效率减少维护成本至关重要.先前的学者从静态分析和动态分析的角度对单个软件进行了建模分析,得出了软件内部类的社团结构,但没有分析软件之间所具有的交互关系.本文从软件群体交互的角度提出了一种复杂软件群体网络中关键节点挖掘算法SG-CPMining.首先,定义了软件群体,利用软件群体中软件与软件之间基于类库依赖,数据交换,数据共享,互相调用等信息流构建了基于时序及交互量权值的复杂软件群体网络模型及软件交互模型.其次,在软件交互模型的基础上,设计了社团支持度与边介数阈值支持度两种修剪阈值来得到用户感兴趣的挖掘结果,提出了一种复杂软件群体网络中的社团结构发现算法SG-GroupMining.第三,在发现的社团结构中提出了一种基于节点度的关键节点发现算法SG-CPMining.最后,从开源平台中采集软件交互数据,组建了软件交互网络模型,高效的挖掘出了软件群体中的社团及关键节点.