專利名稱：一種需求項(xiàng)與工作產(chǎn)品間跟蹤關(guān)系維護(hù)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)軟件工程領(lǐng)域，具體涉及一種需求項(xiàng)與工作產(chǎn)品間跟蹤關(guān)系維護(hù)方法，實(shí)現(xiàn)了工作產(chǎn)品發(fā)生變更時(shí)需求跟蹤關(guān)系的自動(dòng)化更新和維護(hù)。
背景技術(shù)：
需求跟蹤是一種描述和跟蹤整個(gè)需求生命周期的能力，需求跟蹤關(guān)系則是指需求 和軟件工作產(chǎn)品間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，目前很多組織采用需求跟蹤矩陣來(lái)描述需求跟蹤關(guān)系，建 立需求跟蹤矩陣作為需求工程中一個(gè)指導(dǎo)性的標(biāo)準(zhǔn)過(guò)程，其不但是CMM/CMMI 2級(jí)里面的 一個(gè)核心活動(dòng)，也是軟件開發(fā)和維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)IS09001中條款4. 8的一個(gè)必要活動(dòng)。軟件需求跟 蹤輔助軟件開發(fā)生命周期中很多活動(dòng)的執(zhí)行，并且能夠?yàn)闆Q策分析和權(quán)衡提供依據(jù)。比如， 需求跟蹤可以作為需求變更影響分析的依據(jù)，為接受或拒絕需求變更提供支持。一個(gè)全面 的需求跟蹤可以為最后開發(fā)的產(chǎn)品質(zhì)量提供保證，對(duì)軟件開發(fā)和維護(hù)提供有力支持，并且 可以降低系統(tǒng)開發(fā)生命周期中的成本。實(shí)踐表明，軟件開發(fā)生命周期中，“忽略了需求跟蹤， 或者是不充分和非結(jié)構(gòu)化的需求跟蹤關(guān)系將會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)質(zhì)量的下降和反復(fù)的修改，從而增 加系統(tǒng)開發(fā)的時(shí)間和成本。由于缺乏有效的需求跟蹤，以致人員的流動(dòng)會(huì)引起的項(xiàng)目知識(shí) 的缺失，從而導(dǎo)致做出錯(cuò)誤的決策”。盡管需求跟蹤如此重要，在實(shí)際開發(fā)過(guò)程中，卻面臨著成本過(guò)高、維護(hù)困難、容易 出錯(cuò)等問(wèn)題。這些問(wèn)題使得需求跟蹤關(guān)系在實(shí)際軟件開發(fā)過(guò)程中沒(méi)有很好地被開發(fā)人員建 立和維護(hù)，從而其作用也就沒(méi)有得到完全發(fā)揮。為了解決這些問(wèn)題，動(dòng)態(tài)需求跟蹤采用自動(dòng) 化技術(shù)，包括信息檢索技術(shù)、自然語(yǔ)言處理、運(yùn)行時(shí)分析技術(shù)、事件發(fā)布/訂閱等，取得了較 好的效果?；谛畔z索技術(shù)的需求跟蹤關(guān)系建立方法是目前比較流行的一種方法，該方 法利用信息檢索模型計(jì)算需求文本和工作產(chǎn)品文本之間的相似度，按照相似度的大小進(jìn)行 排列，通過(guò)設(shè)定一定的閾值，就可以篩選得到需求所跟蹤的工作產(chǎn)品。需求和工作產(chǎn)品之間 的相似度越大，那么它們之間就越可能存在跟蹤關(guān)系。需求和工作產(chǎn)品間的相似度一般通 過(guò)兩者的標(biāo)引詞間的匹配來(lái)計(jì)算。這里的需求和工作產(chǎn)品是統(tǒng)稱，需求可以分為很多具體 的需求項(xiàng)，工作產(chǎn)品同樣可以按照某種粒度繼續(xù)劃分。比如，源代碼作為一種工作產(chǎn)品，可 以按照包或者類進(jìn)行更細(xì)粒度的劃分，我們暫稱為工作產(chǎn)品項(xiàng)。實(shí)際建立的跟蹤關(guān)系中，多 是需求項(xiàng)和工作產(chǎn)品項(xiàng)的跟蹤關(guān)系。該方法的一般過(guò)程如下1)對(duì)需求和工作產(chǎn)品進(jìn)行查 詢表示和文本表示，即將需求文檔和工作產(chǎn)品文檔(可能需要搜集和提取)表達(dá)成信息檢 索模型所需要的表示形式，比如一段文字可以表達(dá)成一個(gè)向量，其中每一個(gè)維度是一個(gè)標(biāo) 引詞及其權(quán)重大小。2)使用信息檢索模型中的相似度計(jì)算方法計(jì)算文本間的相似度，并篩 選出相似度大于設(shè)定閾值的關(guān)聯(lián)關(guān)系呈現(xiàn)給用戶。3)用戶對(duì)給定的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行修改、確 認(rèn)和完善。跟蹤關(guān)系建立完畢后，并非一勞永逸，在軟件開發(fā)中，需求和工作產(chǎn)品都在不斷地 演化，由此也會(huì)引發(fā)跟蹤關(guān)系的不斷變化，所以跟蹤關(guān)系的維護(hù)是一項(xiàng)必不可少而又非常 重要的工作。目前跟蹤關(guān)系的維護(hù)還大多采用手工維護(hù)，手工維護(hù)的繁瑣、容易出錯(cuò)等問(wèn)題是顯而易見的。能夠自動(dòng)化或半自動(dòng)化地輔助開發(fā)人員維護(hù)需求跟蹤關(guān)系將會(huì)大大減少維 護(hù)的人力、時(shí)間成本和復(fù)雜程度，促進(jìn)需求跟蹤關(guān)系在實(shí)際開發(fā)中的應(yīng)用。信息檢索(IR)技術(shù)是一種應(yīng)用十分廣泛的技術(shù)，它是指用戶為處理解決各種問(wèn)題而查找、識(shí)別、獲取相關(guān)的事實(shí)、數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)的活動(dòng)及過(guò)程(參考申請(qǐng)?zhí)?200810117633. 5，發(fā)明名稱“一種自動(dòng)識(shí)別需求依賴關(guān)系的方法”的技術(shù)文件)。簡(jiǎn)單地， 信息檢索可以被理解為對(duì)給定的用戶查詢返回相關(guān)的文檔的過(guò)程和方法。基于標(biāo)引詞 (keyword-based)的信息獲取是信息檢索技術(shù)最常用的方法。用戶查詢和被檢索文檔都被 認(rèn)為是具有不同重要程度標(biāo)引詞的組合，兩者間的相關(guān)性程度是通過(guò)比較它們之間的標(biāo)引 詞來(lái)確定(參考申請(qǐng)?zhí)?00810046936、發(fā)明名稱基于自然語(yǔ)言的全文檢索系統(tǒng)，的中國(guó) 專利申請(qǐng))。目前有多種不同的信息檢索模型，不同的信息檢索模型中，查詢、文本表示和相 關(guān)性(或相似度)計(jì)算方法各有不同。其中，向量空間模型是眾多信息檢索模型中的時(shí)間 較早、簡(jiǎn)單而有效的一個(gè)模型。向量空間模型將文獻(xiàn)集合中所包含的標(biāo)引詞看成向量，代表空間中的一個(gè)維度， 那么這些標(biāo)引詞集合就構(gòu)成了一個(gè)空間。文獻(xiàn)集合中的任何一個(gè)文獻(xiàn)都可以用空間中 的一個(gè)向量來(lái)進(jìn)行表示，利用查詢和文獻(xiàn)的向量積就可以計(jì)算它們之間的相似度。假設(shè) 集合中有η個(gè)不同的標(biāo)引詞，則文獻(xiàn)Di可以表示為= ( 2,...《)，其中Clij表示標(biāo)引 詞j在文獻(xiàn)i中的權(quán)重(weight)；查詢q可以表示為j =(仏,&,...&)，其中q」表示標(biāo)引 詞j在查詢中的權(quán)重。運(yùn)用向量積運(yùn)算可以得到文獻(xiàn)向量瓦與查詢向量^之間的相似度
-r-- - d,q^k,Mc^'kqJ
Similarityidl,q) = CosKd^q >= = , ‘ f=^—。同一個(gè)標(biāo)弓 I詞在不同的查詢和
d' q νΣ^^ α/Σμ^
文獻(xiàn)中具有不同的權(quán)重，權(quán)重值越大的就認(rèn)為該標(biāo)引詞越能代表這篇文獻(xiàn)，權(quán)重值越小的 就認(rèn)為該標(biāo)引詞越不能代表這篇文獻(xiàn)。Tf-idf是向量模型(Vector Space IR Model)中 比較常用的標(biāo)引詞權(quán)重的計(jì)算方式，綜合考慮了標(biāo)引詞的詞頻和逆文獻(xiàn)頻率兩個(gè)因素，比 較全面的反映了標(biāo)引詞在整個(gè)文獻(xiàn)空間中的重要性。詞頻用tf表示，是標(biāo)引詞i在文獻(xiàn)中
Jreqjt1,d)
出現(xiàn)的頻率，其計(jì)算方式為^^ freq{t力、表示文獻(xiàn)中包含的標(biāo)引詞的個(gè)數(shù)，freqa^d)
表示在文獻(xiàn)d中標(biāo)引詞i出現(xiàn)的次數(shù)；文獻(xiàn)頻率df是包含該標(biāo)引詞的文獻(xiàn)數(shù)與所有文獻(xiàn)數(shù) 的比值，逆文獻(xiàn)頻率idf的一種計(jì)算方式是1，η表示文獻(xiàn)的個(gè)數(shù)。因此一個(gè)標(biāo)引詞
J -JXfreqifpd) . . η .
i的權(quán)重表示為 =械=加^)—々)。相關(guān)反饋技術(shù)是信息檢索領(lǐng)域中很早就被提出的一種提高檢索性能的方法。相關(guān) 反饋本質(zhì)上是一種查詢優(yōu)化技術(shù)，它首先收集用戶的反饋信息，然后利用反饋信息修改原 查詢，最后利用新的查詢重新進(jìn)行檢索，通常能得到更好的檢索結(jié)果。這個(gè)過(guò)程可以循環(huán) 直到用戶對(duì)檢索結(jié)果滿意或者性能不再有提高。在信息檢索領(lǐng)域，有很多具體的相關(guān)反饋 方法來(lái)處理用戶的反饋信息。其中，向量空間模型中Standard Rochio方法和語(yǔ)言模型中 的MixtureModel方法是兩個(gè)有代表性的反饋方法。下面是兩種方法的簡(jiǎn)單介紹=StandardRochiO方法指的是
其中q'和q分別表示新查詢和原查詢；比和Dn分別表示與查詢相關(guān)的文檔(正反饋信息)和不相關(guān)的文檔(負(fù)反饋信 息)集合；α，β，Y是三個(gè)常量權(quán)重系數(shù)，分別表示原查詢、相關(guān)文檔集和不相關(guān)文檔集在 形成新查詢時(shí)的權(quán)重，可以根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整，通常三者的值分別是1，0. 75,0. 25時(shí) 被認(rèn)為有較好的效果。Mixture Model方法將反饋看作是按照某個(gè)概率模型生成的，并借助 最大似然估計(jì)方法求出該概率模型。Mixture Model方法的公式是q' = aq+β · θ ^和 其中q'和q分別表示原查詢和新查詢；θ^分別表示生成相關(guān)文檔的概率模型，可以通過(guò) Mixture Model方法求出，可以看到Mixture Model方法一般沒(méi)有考慮負(fù)反饋信息。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種需求項(xiàng)與工作產(chǎn)品間跟蹤關(guān)系維護(hù)方法，該方法實(shí)現(xiàn)了 工作產(chǎn)品發(fā)生變更時(shí)需求跟蹤關(guān)系的自動(dòng)化更新和維護(hù)。需求規(guī)約由需求項(xiàng)組成。簡(jiǎn)單地，可以認(rèn)為一個(gè)需求項(xiàng)就是一條文字描述的需求。 工作產(chǎn)品是由工作產(chǎn)品項(xiàng)組成。比如，源代碼作為一種工作產(chǎn)品，可以把類(class)看做工 作產(chǎn)品項(xiàng)，一個(gè)類就是一個(gè)工作產(chǎn)品項(xiàng)。本發(fā)明中的需求跟蹤關(guān)系具體指需求項(xiàng)和工作產(chǎn) 品項(xiàng)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。跟蹤關(guān)系的維護(hù)和更新是由變化引起的，變化主要來(lái)自兩個(gè)方面一是需求變更， 另一個(gè)是工作產(chǎn)品的變更。本發(fā)明只討論后者，工作產(chǎn)品的變更具體指工作產(chǎn)品項(xiàng)的變化， 分為三種情況增加、刪除、修改。本發(fā)明根據(jù)不同的變更采用不同的方法對(duì)跟蹤關(guān)系進(jìn)行 維護(hù)和更新。本發(fā)明的技術(shù)方案為一種需求項(xiàng)與工作產(chǎn)品間跟蹤關(guān)系維護(hù)方法，其步驟為1)輸入需求規(guī)約、工作產(chǎn)品的變更信息以及變更前的需求跟蹤關(guān)系，其中工作產(chǎn) 品的變更信息包括增加工作產(chǎn)品、修改工作產(chǎn)品、刪除工作產(chǎn)品；2)對(duì)于變更信息為增加工作產(chǎn)品，則計(jì)算新增工作產(chǎn)品項(xiàng)與所有變更前工作產(chǎn)品 項(xiàng)間的相似度，并找出相似度大于設(shè)定閾值h的變更前工作產(chǎn)品集合WpSet。ld ；3)遍歷輸入的需求規(guī)約中的所有需求項(xiàng)，對(duì)于每一個(gè)需求項(xiàng)r，根據(jù)變更前需求 跟蹤關(guān)系TR。ld找出WpSet。ld中所有與該需求項(xiàng)r有關(guān)系的工作產(chǎn)品，記為集合WP,。n ；4)將需求項(xiàng)r與WhuJt為相關(guān)反饋算法的輸入，計(jì)算得到一需求項(xiàng)查詢r(jià)'；如 果WpSet。ld或WP,。n為空，則將需求項(xiàng)r作為一需求項(xiàng)查詢r(jià)'；5)計(jì)算需求項(xiàng)查詢r(jià)'與新增工作產(chǎn)品間的相似度，如果相似度大于設(shè)定的閾值 H，則將兩者間的關(guān)聯(lián)關(guān)系作為候選跟蹤關(guān)系；6)對(duì)于變更信息為修改工作產(chǎn)品，則將修改后的工作產(chǎn)品項(xiàng)作為新增工作產(chǎn)品 項(xiàng)，重復(fù)步驟2) 5)；7)對(duì)于變更信息為刪除工作產(chǎn)品，則刪除與變更工作產(chǎn)品項(xiàng)相關(guān)聯(lián)的跟蹤關(guān)系。進(jìn)一步的，所述集合WP, υ n中包括與r存在跟蹤關(guān)系的工作產(chǎn)品項(xiàng)、與r不存在跟 蹤關(guān)系的工作產(chǎn)品項(xiàng)；所述與r存在跟蹤關(guān)系的工作產(chǎn)品項(xiàng)以及r為相關(guān)反饋算法的正反 饋，所述與r不存在跟蹤關(guān)系的工作產(chǎn)品項(xiàng)以及r為相關(guān)反饋算法的負(fù)反饋。
進(jìn)一步的，所述相關(guān)反饋算法為向量空間模型中的Standard Rochio算法。進(jìn)一步的，所述工作產(chǎn)品集合WpSet。ld的計(jì)算方法為1)將新增工作產(chǎn)品項(xiàng)的文本表示成向量‘； 2)計(jì)算^；中標(biāo)引詞的權(quán)重；3)對(duì)每個(gè)變更前工作產(chǎn)品項(xiàng)wp。ld，計(jì)算其向量表示 以及該‘中標(biāo)引詞的 權(quán)重；4)計(jì)算該^；和所述^；間的相似度；如果相似度大于設(shè)定閾值h，則將相應(yīng) WPold放入所述集合WpSet。ld中。進(jìn)一步的，采用Tf-idf算法計(jì)算‘中標(biāo)引詞的權(quán)重。進(jìn)一步的，采用向量空間模型中的向量夾角余弦相似度計(jì)算方法計(jì)算^；和 ‘間的相似度，如果余弦值大于設(shè)定閾值h，則將相應(yīng)wp。ld放入所述集合WpSet。ld中。進(jìn)一步的，采用向量空間模型中的向量夾角余弦相似度計(jì)算方法計(jì)算所述需求項(xiàng) 查詢r(jià)'與新增工作產(chǎn)品間的相似度。本發(fā)明的輸入包含兩部分一是維護(hù)前的需求跟蹤關(guān)系(使用信息檢索技術(shù)建 立)，記為TR。ld。二是工作產(chǎn)品的變更情況，即已經(jīng)識(shí)別出的增刪改的變化。輸出是維護(hù)后 的需求跟蹤關(guān)系。下面按照不同的變更類型，詳述本方法的內(nèi)容1、增加工作產(chǎn)品項(xiàng)對(duì)每一個(gè)新增工作產(chǎn)品項(xiàng)，基本過(guò)程分為三步1)獲得相關(guān)反饋的輸入信息此步主要用于判斷是否應(yīng)該使用相關(guān)反饋來(lái)維護(hù)需求跟蹤關(guān)系，具體方法是計(jì)算新增工作產(chǎn)品項(xiàng)WPnew與所有原有(變更前)工作產(chǎn)品項(xiàng)耶。1(1間的相似度，并 找出相似度大于設(shè)定閾值的原有工作產(chǎn)品，記為WpSet。ld。具體的相似度計(jì)算方法，比如可 以采用向量空間模型中的余弦相似度計(jì)算方法
唭中_.為WPnew在向量空間模型中對(duì)應(yīng)的向
量表示，Wpold是WPold的向量表示。2)利用相關(guān)反饋算法擴(kuò)展、修訂需求項(xiàng)具體地，遍歷需求規(guī)約中的所有需求項(xiàng)r，對(duì)于每一個(gè)需求項(xiàng)r，根據(jù)TR。ld查 看r與WpSet。ld中工作產(chǎn)品間是否存在跟蹤關(guān)系。將與r存在關(guān)系(包括存在或不存 在跟蹤關(guān)系)的工作產(chǎn)品項(xiàng)和r作為相關(guān)反饋的輸入，計(jì)算得到一需求項(xiàng)查詢r(jià)'。如 果WpSet。ld為空或者r和WpSet。ld中工作產(chǎn)品不存在任何關(guān)系，直接將r作為一需求項(xiàng)查 詢r(jià)'。具體的相關(guān)反饋算法，比如可以采用向量空間模型中的Standard Rochio算法
其中，wpr，w/p w v f 分別表示存在跟蹤
關(guān)系的工作產(chǎn)品集合和不存在跟蹤關(guān)系的工作產(chǎn)品集合。3)計(jì)算修訂后需求項(xiàng)查詢r(jià)'和新增工作產(chǎn)品的相似度對(duì)每一個(gè)修訂后的需求 項(xiàng)查詢r(jià)'，計(jì)算r'和新增工作產(chǎn)品間的相似度，如果相似度大于設(shè)定的閾值，則將兩者間的關(guān)聯(lián)關(guān)系作為候選跟蹤關(guān)系。相似度計(jì)算方法采用和1)中相同的余弦相似度計(jì)算。2、刪除工作產(chǎn)品項(xiàng)遍歷被刪除工作產(chǎn)品集合，對(duì)每一個(gè)被刪除工作產(chǎn)品，直接刪除和其相關(guān)聯(lián)的跟蹤關(guān)系。3、修改工作產(chǎn)品項(xiàng)將修改后的工作產(chǎn)品當(dāng)作新增的工作產(chǎn)品，按照1)中的方法處理。對(duì)工作產(chǎn)品的變更，按照上面的三種分類分別進(jìn)行處理。最后將更新后的跟蹤關(guān) 系呈現(xiàn)給用戶，等待用戶的確認(rèn)。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和積極效果如下1)本發(fā)明從分析跟蹤關(guān)系的變化原因入手，提出了工作產(chǎn)品可能發(fā)生的增、刪、改 三種變化類型，并針對(duì)不同的變化提出了相應(yīng)的更新方法，最后形成了一個(gè)需求跟蹤關(guān)系 的自動(dòng)維護(hù)方法。2)本發(fā)明通過(guò)相關(guān)反饋技術(shù)利用已有的跟蹤關(guān)系對(duì)需求查詢進(jìn)行了修改，使得檢 索精度會(huì)更高，從而提高跟蹤維護(hù)的自動(dòng)化程度和效率。


圖1.基于相關(guān)反饋的跟蹤關(guān)系維護(hù)方法總體流程圖；圖2.使用相關(guān)反饋維護(hù)跟蹤關(guān)系詳細(xì)流程圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖，對(duì)基于相關(guān)反饋的需求跟蹤關(guān)系的維護(hù)過(guò)程作進(jìn)一步的說(shuō)明，但 不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的限制，方法的基本過(guò)程如圖1所示。從圖1中可以看到，方法的輸入是維護(hù)前的需求跟蹤關(guān)系(基于信息檢索技術(shù)建 立，記為TR。ld)、需求規(guī)約和工作產(chǎn)品及其變更信息(即已經(jīng)識(shí)別的增刪改的變化)，輸出是 維護(hù)后的跟蹤關(guān)系?；谛畔z索技術(shù)建立的需求跟蹤關(guān)系包含如下含義1)已知變更前的需求項(xiàng)和工作產(chǎn)品項(xiàng)間的跟蹤關(guān)系。2)已經(jīng)對(duì)需求和工作產(chǎn)品建立了相應(yīng)的信息檢索模型。例如向量空間模型下，需 求項(xiàng)和工作產(chǎn)品項(xiàng)的文本已經(jīng)有了相應(yīng)的向量表示。如圖1所示，方法的基本流程是對(duì)于輸入的不同類型的變更，分別執(zhí)行不同的維 護(hù)策略，然后將維護(hù)后的跟蹤關(guān)系呈現(xiàn)給用戶，等待確認(rèn)。具體地，對(duì)增加和修改工作產(chǎn)品， 使用相關(guān)反饋維護(hù)跟蹤關(guān)系；對(duì)于刪除，則直接將和被刪除工作產(chǎn)品相關(guān)聯(lián)的跟蹤關(guān)系刪 除。整個(gè)方法基于信息檢索處理平臺(tái)，主要使用了相關(guān)反饋算法和相似度計(jì)算方法。在方 法中，除了用戶確認(rèn)需要用戶的參與之外，方法的其余部分都是自動(dòng)完成的。下面結(jié)合圖2詳細(xì)介紹使用相關(guān)反饋技術(shù)處理工作產(chǎn)品增加和修改時(shí)的跟蹤關(guān) 系維護(hù)過(guò)程。如圖2所示，對(duì)于每一個(gè)增加(或修改)工作產(chǎn)品項(xiàng)，方法分為三個(gè)步驟。步驟1 獲得相關(guān)反饋的輸入信息計(jì)算新增工作產(chǎn)品項(xiàng)WPnew與所有原有(變更前)工作產(chǎn)品項(xiàng)WP-間的相似度，并 找出相似度大于設(shè)定閾值的原有工作產(chǎn)品，記為WpSet。ld。具體的分為兩步，如下1)首先將Wp_的文本表示成向量^；,以進(jìn)行后面的相似度計(jì)算。本實(shí)例使用Tf-idf計(jì)算__.中標(biāo)引詞的權(quán)重，具體的公式是
。其中，η為變更后所有工作產(chǎn)品項(xiàng)的個(gè)數(shù)。2)然后對(duì)每個(gè)原有工作產(chǎn)品項(xiàng)wp。ld，采用和1)中類似的方法計(jì)算其向量表示 wpohd，并計(jì)算wpold和wpnew間的相似度，本施例采用向量空間模型中的向量夾角余弦相似度
計(jì)算方法，具體計(jì)算公式為
。如果余弦值大于設(shè)定閾值，
WPnew wPold
則將 wpold 放入 WpSeold。步驟2 利用相關(guān)反饋算法擴(kuò)展、修訂需求項(xiàng)遍歷需求規(guī)約中的所有需求項(xiàng)r，對(duì)于每一個(gè)需求項(xiàng)r，做如下處理1)根據(jù)TR。ld找出1 5討。1(1中所有與1~有關(guān)系的工作產(chǎn)品，記為1 ^11。這里的關(guān) 系指與r存在或不存在跟蹤關(guān)系，存在跟蹤關(guān)系可以用作正反饋，不存在跟蹤關(guān)系可以用 作負(fù)反饋。2)將r和WP,。n作為相關(guān)反饋的輸入，計(jì)算得到一需求項(xiàng)查詢r(jià)'。如果WpSet。ld 或者WPun為空，直接將r作為一需求項(xiàng)查詢r(jià)'。對(duì)于具體的相關(guān)反饋算法，本施例采用 向量空間模型中的Standard Rochio算法，其計(jì)算公式為
其中，WPr，見ρ WP 屬于WPr 表示存在跟蹤關(guān)系的工作產(chǎn)品集合(即正反饋集合)，WPn不存在跟蹤關(guān)系的工作產(chǎn)品集合(即負(fù) 反饋集合)。步驟3 計(jì)算修訂后需求項(xiàng)查詢和新增工作產(chǎn)品間的相似度遍歷所有需求，對(duì)每一個(gè)修訂后的需求項(xiàng)查詢r(jià)'，計(jì)算r'和新增工作產(chǎn)品間的 相似度，如果相似度大于設(shè)定的閾值，則將兩者間的關(guān)聯(lián)關(guān)系作為候選跟蹤關(guān)系。。具體的 相似度計(jì)算采用和步驟1中相同的余弦相似度計(jì)算方法。上述實(shí)施例中既包含了對(duì)本發(fā)明方法的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)能理解，也包 含了本發(fā)明方法的處理過(guò)程，依照本實(shí)施例，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以很容易地實(shí)現(xiàn)工作產(chǎn) 品變更時(shí)的需求跟蹤關(guān)系維護(hù)方法。
權(quán)利要求
一種需求項(xiàng)與工作產(chǎn)品間跟蹤關(guān)系維護(hù)方法，其步驟為1)輸入需求規(guī)約、工作產(chǎn)品的變更信息以及變更前的需求跟蹤關(guān)系，其中工作產(chǎn)品的變更信息包括增加工作產(chǎn)品、修改工作產(chǎn)品、刪除工作產(chǎn)品；2)對(duì)于變更信息為增加工作產(chǎn)品，則計(jì)算新增工作產(chǎn)品項(xiàng)與所有變更前工作產(chǎn)品項(xiàng)間的相似度，并找出相似度大于設(shè)定閾值h的變更前工作產(chǎn)品集合WpSetold；3)遍歷輸入的需求規(guī)約中的所有需求項(xiàng)，對(duì)于每一個(gè)需求項(xiàng)r，根據(jù)變更前需求跟蹤關(guān)系TRold找出WpSetold中所有與該需求項(xiàng)r有關(guān)系的工作產(chǎn)品，記為集合WPr∪n；4)將需求項(xiàng)r與WPr∪n作為相關(guān)反饋算法的輸入，計(jì)算得到一需求項(xiàng)查詢r(jià)′；如果WpSetold或WPr∪n為空，則將需求項(xiàng)r作為一需求項(xiàng)查詢r(jià)′；5)計(jì)算需求項(xiàng)查詢r(jià)′與新增工作產(chǎn)品間的相似度，如果相似度大于設(shè)定的閾值H，則將兩者間的關(guān)聯(lián)關(guān)系作為候選跟蹤關(guān)系；6)對(duì)于變更信息為修改工作產(chǎn)品，則將修改后的工作產(chǎn)品項(xiàng)作為新增工作產(chǎn)品項(xiàng)，重復(fù)步驟2)～5)；7)對(duì)于變更信息為刪除工作產(chǎn)品，則刪除與變更工作產(chǎn)品項(xiàng)相關(guān)聯(lián)的跟蹤關(guān)系。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述集合υn中包括與r存在跟蹤關(guān)系的 工作產(chǎn)品項(xiàng)、與r不存在跟蹤關(guān)系的工作產(chǎn)品項(xiàng)；所述與r存在跟蹤關(guān)系的工作產(chǎn)品項(xiàng)以及 r為相關(guān)反饋算法的正反饋，所述與r不存在跟蹤關(guān)系的工作產(chǎn)品項(xiàng)以及r為相關(guān)反饋算法 的負(fù)反饋。
3.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于所述相關(guān)反饋算法為向量空間模型中的 Standard Rochio 算法。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述工作產(chǎn)品集合WpSet。ld的計(jì)算方法為1)將新增工作產(chǎn)品項(xiàng)的文本表示成向量^；;2)計(jì)算^；中標(biāo)引詞的權(quán)重；3)對(duì)每個(gè)變更前工作產(chǎn)品項(xiàng)wp。ld，計(jì)算其向量表示^；以及該‘中標(biāo)引詞的權(quán)重；4)計(jì)算該^；和所述^；間的相似度；如果相似度大于設(shè)定閾值h，則將相應(yīng)wp-放 入所述集合WpSet。ld中。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于采用Tf-idf算法計(jì)算^；中標(biāo)引詞的權(quán)重。
6.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于采用向量空間模型中的向量夾角余弦相似度 計(jì)算方法計(jì)算^；和^；間的相似度，如果余弦值大于設(shè)定閾值h，則將相應(yīng)wp。ld放入所 述集合WpSet。ld中。
7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于采用向量空間模型中的向量夾角余弦相似度 計(jì)算方法計(jì)算所述需求項(xiàng)查詢r(jià)'與新增工作產(chǎn)品間的相似度。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種需求項(xiàng)與工作產(chǎn)品間跟蹤關(guān)系維護(hù)方法，屬于計(jì)算機(jī)軟件工程領(lǐng)域。本方法為1)輸入需求規(guī)約、變更前的跟蹤關(guān)系TRold以及工作產(chǎn)品的變更信息；2)對(duì)于增加工作產(chǎn)品，找出與新增工作產(chǎn)品項(xiàng)相似度大于設(shè)定閾值h的原工作產(chǎn)品集合WpSetold；3)對(duì)需求規(guī)約中每一需求項(xiàng)r，根據(jù)TRold找出WpSetold中與該r有關(guān)系的工作產(chǎn)品，記為集合WPr∪n；4)將r與WPr∪n作為相關(guān)反饋算法的輸入，得到一需求項(xiàng)查詢r(jià)′；5)將r′與新增工作產(chǎn)品間相似度大于設(shè)定閾值H的關(guān)聯(lián)關(guān)系作為候選跟蹤關(guān)系；6)對(duì)于修改工作產(chǎn)品，將修改后的工作產(chǎn)品項(xiàng)作為新增工作產(chǎn)品項(xiàng)，重復(fù)步驟2)～5)；7)對(duì)于刪除工作產(chǎn)品，刪除與變更工作產(chǎn)品項(xiàng)相關(guān)聯(lián)的跟蹤關(guān)系。本發(fā)明大大提高了跟蹤維護(hù)的自動(dòng)化程度和效率。
文檔編號(hào)G06F17/30GK101847097SQ20101013783
公開日2010年9月29日 申請(qǐng)日期2010年3月30日 優(yōu)先權(quán)日2010年3月30日
發(fā)明者孔令軍, 李娟 , 李引, 楊達(dá), 王青 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院軟件研究所