基于語(yǔ)義相似度分析的軟構(gòu)件聚類(lèi)算法研究.pdf

1、隨著軟件技術(shù)的發(fā)展和復(fù)用概念的提出，軟件復(fù)用作為提高軟件開(kāi)發(fā)效率與質(zhì)量的有效途徑，成為軟件工程研究的熱點(diǎn)。要真正實(shí)現(xiàn)軟件復(fù)用的系統(tǒng)化、工程化，就需建立一個(gè)完善、高效的構(gòu)件庫(kù)系統(tǒng)，加強(qiáng)對(duì)構(gòu)件的有效管理。構(gòu)件的合理分類(lèi)表示是實(shí)現(xiàn)構(gòu)件高效檢索的基礎(chǔ)和前提，它與構(gòu)件檢索構(gòu)成了構(gòu)件管理中的兩個(gè)核心問(wèn)題。本文在構(gòu)件刻面分類(lèi)表示的基礎(chǔ)上，采用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類(lèi)分析技術(shù)并結(jié)合語(yǔ)義分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)構(gòu)件的更客觀分類(lèi)。
　　 針對(duì)目前較常用的刻面分類(lèi)表示

2、法存在的術(shù)語(yǔ)空間依賴(lài)于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)、具有較強(qiáng)人為主觀因素等缺點(diǎn)，本文將基于刻面分類(lèi)表示與正文檢索相結(jié)合對(duì)構(gòu)件進(jìn)行描述，并提出了一種基于潛在語(yǔ)義分析模型的構(gòu)件聚類(lèi)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)構(gòu)件的分類(lèi)。該算法不僅能在一定語(yǔ)義程度上實(shí)現(xiàn)對(duì)構(gòu)件的聚類(lèi)分析，而且可以很好地克服傳統(tǒng)的基于向量空間模型所帶來(lái)的高維稀疏等問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)表明該算法有效地提高了構(gòu)件聚類(lèi)的質(zhì)量，獲得了較合理的構(gòu)件分類(lèi)，為構(gòu)件的高效檢索提供了有力的支持。
　　 為進(jìn)一步改善構(gòu)件聚類(lèi)的效果，本

3、文基于自然語(yǔ)言處理中的語(yǔ)義分析技術(shù)和基于遺傳算法的優(yōu)化策略，提出了一種基于語(yǔ)義相似度與優(yōu)化的構(gòu)件聚類(lèi)算法。該算法利用語(yǔ)義分析技術(shù)降低了人為的主觀性，使構(gòu)件的分類(lèi)更為客觀；同時(shí)，采用優(yōu)化策略增強(qiáng)了類(lèi)內(nèi)的緊湊度和耦合度，使構(gòu)件的分類(lèi)更加合理。在構(gòu)件聚類(lèi)過(guò)程中，為了更好的獲得特征詞權(quán)重，針對(duì)傳統(tǒng)的TF-IDF權(quán)重計(jì)算方法在獲取特征詞權(quán)重過(guò)程中假設(shè)特征詞之間是相互獨(dú)立的、線(xiàn)性無(wú)關(guān)的不足，本文從特征詞間語(yǔ)義聯(lián)系的角度出發(fā)，給出了一種結(jié)合語(yǔ)義改進(jìn)的

4、TF-IDF權(quán)重計(jì)算方法，并應(yīng)用于基于語(yǔ)義相似度與優(yōu)化的構(gòu)件聚類(lèi)算法中，獲得了更優(yōu)的構(gòu)件聚類(lèi)結(jié)果。并將該聚類(lèi)算法分別與基于向量空間模型和基于潛在語(yǔ)義分析模型的構(gòu)件聚類(lèi)效果相比較，實(shí)驗(yàn)表明了該算法進(jìn)一步改善了構(gòu)件聚類(lèi)的效果，實(shí)現(xiàn)了構(gòu)件的更客觀、更合理的分類(lèi)，為構(gòu)件檢索提供了更好的支持，達(dá)到了降低軟件復(fù)用成本，促進(jìn)軟件復(fù)用的目的。
　　 構(gòu)件分類(lèi)作為構(gòu)件庫(kù)系統(tǒng)中的一個(gè)核心問(wèn)題，得到了軟件工程界廣泛的研究。本文采用了數(shù)據(jù)挖掘中的聚類(lèi)分