一种基于信息检索的需求追踪恢复方法技术

本发明专利技术公开了一种基于信息检索的需求追踪恢复方法，属于信息安全技术领域，包括使用IR方法来创建候选链接，然后，对目标制品的附加链接应用一个“bonus”，最后这些目标制品通过语义关系连接起来，解决了传统技术中IR方法不精确的问题，有效提升自动恢复追踪关系的模型性能，在基于信心检索的基础上，增加考虑额外信息，即目标制品间的语义关系，对原始的候选列表进行重排序，将正确追踪链排名上提，减少分析误报。

A method of requirement tracking and recovery based on Information Retrieval

【技术实现步骤摘要】
一种基于信息检索的需求追踪恢复方法
本专利技术属于大数据
，涉及一种基于信息检索的需求追踪恢复方法。
技术介绍
需求追踪(RT)，定义为“描述并遵循一个需求的生命周期的能力，无论是向前还是向后(即，从它的起源，通过它的开发和规范，到它随后的部署和使用，并通过在这些阶段中的任何一个持续的需求和迭代阶段)”。可追踪链接恢复(TraceabilityLinksRecovery,TLR)是RT的一个研究方向，它是一项软件工程任务，处理软件制品之间的依赖关系和关系的识别与理解。需求追踪作为软件过程管理中的一个重要环节，在保障系统质量、应对需求变更方面发挥着重要作用。利用需求追踪，软件开发人员可以发现制品之间的依赖关系、评估需求覆盖率及计算需求变更的影响。由于需求追踪一方面致力于帮助软件开发人员进行追踪分析，确定是否所有的低层元素(如设计、源代码)都有与之对应的需求；另一方面，可以用于完整性分析和测试覆盖率评估，以明确是否所有需求都被实现并进行了相应的测试。故而成为需求工程的一个重要研究方向。随着软件系统的规模的增大和复杂性的日益增长，手动恢本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于信息检索的需求追踪恢复方法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤1：建立IR模块、域模块、语义关系模块和输出模块，IR模块用于从互联网中获取原始数据；/n步骤2：对IR模块获取到的原始数据进行预处理，将其处理为能够支持使用单词嵌入来计算目标制品之间的相似性的预处理数据；/n步骤3：利用基于IR的向量空间模型算法VSM，计算源制品和目标制品的相似度值，生成候选追踪链；/n步骤4：设定源制品为R

【技术特征摘要】
1.一种基于信息检索的需求追踪恢复方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：建立IR模块、域模块、语义关系模块和输出模块，IR模块用于从互联网中获取原始数据；
步骤2：对IR模块获取到的原始数据进行预处理，将其处理为能够支持使用单词嵌入来计算目标制品之间的相似性的预处理数据；
步骤3：利用基于IR的向量空间模型算法VSM，计算源制品和目标制品的相似度值，生成候选追踪链；
步骤4：设定源制品为Ri，域模块为源制品Ri生成一个原始候选列表cl；
在原始候选列表cl中，通过基于IR的可追踪性恢复方法添加源制品Ri的目标制品；
根据目标制品与源制品的相似度值，将目标制品从高到低排序；
步骤5：裁剪排序后的原始候选列表cl中的前k1％的数据，构成需求域，其中k1为正整数；
步骤6：设定目标制品为Tj，语义关系模块通过词嵌入方法，得到相似值从高到低的语义关系列表sl；
步骤7：裁剪语义关系列表sl中的前k2％的数据，构成目标制品语义关系相互依赖图SRTG；
步骤8：对于源制品Ri，需求域内部的目标制品Tj被直接添加到一个候选列表中；
对于需求域外部的目标制品Tj，判断其是否在目标制品...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈国华，汪海娟，黄志球，陈凯，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32