导读:本文包含了构件抽取论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:构件检索,向量空间模型,知网,语义相似度
构件抽取论文文献综述
韩忠愿,谢丹[1]（2013）在《一种基于软构件描述文本信息抽取的检索方法》一文中研究指出通过对目前应用广泛的软构件检索技术的研究,提出了一种基于软构件描述文本信息抽取的检索方法。该方法利用中文分词技术和向量空间模型中"词频与倒文档频度"算法抽取关键词,通过《知网》语义相似度,计算用户需求与可重用软构件的匹配度,实现了对软构件的语义检索,能实现模糊查询,具有一定的张弛能力。(本文来源于《微型机与应用》期刊2013年02期）
周赵鹏[2]（2012）在《基于互联网的构件库系统构件描述信息抽取算法研究》一文中研究指出基于构件的软件开发方法被视为解决软件危机的现实可行途径，这种方法的前提是需要大量可以使用的元构件，为了解决构件的来源问题，当前互联网涌现了一批构件资源下载网站，但是这些构件资源总体分散，这对构件的准确、全面获取造成极大的不便，对这些构件资源网站的构件描述信息进行抽取、然后重新组织和整合，构建一个基于互联网的构件库系统，并提供统一的入口供构件获取者检索，具有重大的现实意义。构建基于互联网的构件库系统涉及到叁个方面的关键技术，1）主题爬虫技术，主要从互联网当中采集包含有构件信息的web文档；2）信息抽取技术，从采集到的web页面中自动获取构件描述信息，并把它转换成语义更为清晰、更为结构化的格式；3）构件检索，对抽取到的信息进行标注、挖掘，并进行合理的组织和存储，提供一个入口供用户检索。本文将就信息抽取中的相关问题重点展开讨论，这是一个承上启下的研究，对上它需要对粗糙的、杂而无序的网页进行分析处理，提取出有效的构件描述信息，对下它需要以合理的方式进行组织，为后续的构件挖掘、构件检索提供便利。目前的一些网页信息抽取算法主要分为基于html结构、包装器归纳、网页语义分析叁类，针对这些算法在抽取基于互联网的构件描述信息上的不足，提出了一种基于主题相似度不断逼近的构件信息抽取算法，通过引入结构化抽取模型的同义词表，屏蔽不同构件库网站对构件描述的差异，同时利用构件描述信息往往聚集在某个特定标签节点之下的结构特征，不断计算每个标签节点的主题相似度直到最大，从而达到精确定位和抽取目标信息的目的。充分且详实的实验表明，该算法在保证较高抽取率的前提下，实现起来相对简单，时间性能有小幅提升，同时可维护性好以及对网站结构的动态变化有很好的适应能力。(本文来源于《华中科技大学》期刊2012-01-01）
符炜,张迎周,孙无极,杨庚[3]（2010）在《一种基于函数依赖图的构件抽取方法》一文中研究指出结合程序切片技术,文中提出了一种基于函数依赖图的构件抽取方法。先讨论函数依赖图中的几种依赖关系及其表示方法,再对由源码分析所得的函数依赖图进行切片操作得到依赖子图,并结合源码生成最终切片代码,即为构件抽取的结果。此基础上,提出一种基于函数依赖图的内聚度和耦合度的计算方法,以便从软件度量的角度来评价切片代码(构件)的质量。实验表明利用文中的构件抽取方法生成的切片代码较精简,且具有较高的运行效率。(本文来源于《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊2010年06期）
杨益明[4]（2010）在《面向软件产品线的开发模型与领域构件逆向抽取》一文中研究指出软件产品线是一种面向特定领域、以全面和系统的软件复用为基础的软件开发方法。软件产品线开发主要通过领域工程阶段面向领域的分析、设计和实现过程形成产品线核心资产集合,并以此为基础实现快速、高效、高质量的应用产品生产。现实中的软件产品线往往都是在一系列独立的领域应用基础上随着领域的逐渐成熟而出现的,很少从头开始构造。这些软件产品线一般都是在若干独立开发应用产品上取得初步的成功后,通过再工程,以增量演化的方法引入的。在此过程中,如何尽量复用已有遗留应用系统中的软件资源,以降低向软件产品线迁移的成本是一个现实问题。本文的研究主要关注于在多个已有的遗留应用系统基础上通过逆向工程方法提取软件产品线开发模型(主要是领域分析模型和设计模型)和领域构件。研究工作的主要目标是通过自动化或半自动化的方法及工具的辅助,帮助软件产品线开发人员抽取和提炼产品线特征模型、共性／可变性模型、领域框架、可复用构件等核心资产,以提高向产品线迁移的效率。面向软件产品线逆向工程与传统逆向工程的主要区别在于针对的分析对象是多个同属一个业务领域、实现相似需求的遗留应用系统。因此,相应的逆向工程过程除了模型和视图的抽取之外,还需要实现逆向的共性和可变性分析。这种逆向可变性分析的基础和前提是能够在不同系统逆向恢复的模型和视图之间建立起对应关系,而相应的实现方式与遗留应用产品的状况相关。本文对于不同遗留应用产品状况(如同构和异构应用)下,开发模型逆向抽取的问题进行了分析和探讨。在此基础上,本文首先针对异构遗留应用产品族,提出了一种基于数据语义和形式化概念分析的软件产品线领域特征模型逆向恢复方法,在数据语义的基础上恢复领域的特征模型。该方法以领域实体所代表的数据语义映射为分析基础,采用形式化概念分析的方法对代码进行聚类获得候选的功能特征,在此基础上通过可变性分析恢复领域特征模型。其次,针对软件产品族中同构遗产系统族,本文提出一种基于代码克隆分析和上下文相似度度量的产品线可变性分析方法。系统之间的可变性可能是由对部分代码的直接修改、或者条件判断、或者设计模式实现。通过对这类系统的逆向分析,获取共性／可变性模型,并将这些共性／可变性映射到代码实现。面向软件产品线的迁移还包括对遗产系统的集成和重构,因此本文还提出一种在逆向恢复得到特征模型及实现映射的指导下,进行面向适应性构件模型的领域体系结构恢复和构件提取的方法,从而达到更新软件产品线基础设施的目标。(本文来源于《复旦大学》期刊2010-04-15）
万方[5]（2009）在《基于UML的教务管理系统构件抽取技术的探索》一文中研究指出通过统一建模语言(UML),提出了基于UML的构件抽取的方法,在此基础上。运用UML的构件抽取方法对教务管理系统进行了构件抽取,为在开发基于构件的教务管理系统中进行构件的抽取提供一种可行的解决方案。(本文来源于《硅谷》期刊2009年02期）
吕赛鸫,李志平[6]（2008）在《基于UML的ERP领域构件抽取及分类方法》一文中研究指出软件复用是提高软件生产力和软件质量的重要途径。本文提出了一种用面向对象的UML方法来分析并从中提取可复用构件的方法,并提出了ERP领域构件的一种提取及分类方法。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2008年18期）
裴庆裕,耿玉水,王新刚[7]（2008）在《基于JavaBean的构件抽取和实现》一文中研究指出在阐述软件复用和构件技术以及JavaBean相关理论的基础上,提出了一种B/S架构下基于JavaBean的构件抽取、实现方法,并对该具体方法进行了探讨。最后结合实例,对该方法的具体应用进行了说明。(本文来源于《山东轻工业学院学报(自然科学版)》期刊2008年01期）
张岩,胡军,于笑丰,张天,李宣东[8]（2007）在《场景驱动的构件行为抽取》一文中研究指出如果构件含有冗余的功能,特别是含有用户不想要的功能,则无法被用户正确使用.因此,如何从构件中提取场景规约中所描述的用户想要的行为便是一个亟待解决的问题.给出了解决该问题的一种方法.该方法通过为构件构造一个环境,即极大包含环境,使得场景规约中所描述的所有行为可以从构件中抽取出来,并保留到该构件与其极大包含环境的组合中.同时,构件中的其他行为,即不在场景规约中的行为,被尽可能地舍弃.用接口自动机为构件的行为建模,并将用消息序列图描述的场景规约抽象为一组活动序列.构件的组合描述为接口自动机的乘积.给出了基于场景进行构件行为抽取的相关算法,并用一个实例对文中所述方法进行了说明.(本文来源于《软件学报》期刊2007年01期）
薛红梅,贾少锐,李燕[9]（2005）在《基于可复用构件抽取方法的研究与实现》一文中研究指出论述了基于UML的构件抽取方法:通过使用情形框图描述用户所关心的系统功能,用交互图来描述各种功能的具体实现流程以及涉及的相关类,通过分析使用情形及其交互图来确定系统的类,最后在完整的系统类图基础上抽象出系统的构件,得到系统的构件模型。(本文来源于《福建电脑》期刊2005年10期）
温泉彻,马智峰[10]（2004）在《UML及其在构件抽取中的应用》一文中研究指出UML是面向对象技术的一个重要应用,是近代软件工程环境中对象分析和设计的重 要工具.该文首先介绍了UML,然后提出了基于UML的构件抽取的方法及策略,为在开发基于构件 的应用系统中进行构件的抽取提供了一种可行的解决方案.(本文来源于《湛江师范学院学报》期刊2004年06期）
构件抽取论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于构件的软件开发方法被视为解决软件危机的现实可行途径，这种方法的前提是需要大量可以使用的元构件，为了解决构件的来源问题，当前互联网涌现了一批构件资源下载网站，但是这些构件资源总体分散，这对构件的准确、全面获取造成极大的不便，对这些构件资源网站的构件描述信息进行抽取、然后重新组织和整合，构建一个基于互联网的构件库系统，并提供统一的入口供构件获取者检索，具有重大的现实意义。构建基于互联网的构件库系统涉及到叁个方面的关键技术，1）主题爬虫技术，主要从互联网当中采集包含有构件信息的web文档；2）信息抽取技术，从采集到的web页面中自动获取构件描述信息，并把它转换成语义更为清晰、更为结构化的格式；3）构件检索，对抽取到的信息进行标注、挖掘，并进行合理的组织和存储，提供一个入口供用户检索。本文将就信息抽取中的相关问题重点展开讨论，这是一个承上启下的研究，对上它需要对粗糙的、杂而无序的网页进行分析处理，提取出有效的构件描述信息，对下它需要以合理的方式进行组织，为后续的构件挖掘、构件检索提供便利。目前的一些网页信息抽取算法主要分为基于html结构、包装器归纳、网页语义分析叁类，针对这些算法在抽取基于互联网的构件描述信息上的不足，提出了一种基于主题相似度不断逼近的构件信息抽取算法，通过引入结构化抽取模型的同义词表，屏蔽不同构件库网站对构件描述的差异，同时利用构件描述信息往往聚集在某个特定标签节点之下的结构特征，不断计算每个标签节点的主题相似度直到最大，从而达到精确定位和抽取目标信息的目的。充分且详实的实验表明，该算法在保证较高抽取率的前提下，实现起来相对简单，时间性能有小幅提升，同时可维护性好以及对网站结构的动态变化有很好的适应能力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
构件抽取论文参考文献
[1].韩忠愿,谢丹.一种基于软构件描述文本信息抽取的检索方法[J].微型机与应用.2013
[2].周赵鹏.基于互联网的构件库系统构件描述信息抽取算法研究[D].华中科技大学.2012
[3].符炜,张迎周,孙无极,杨庚.一种基于函数依赖图的构件抽取方法[J].南京邮电大学学报(自然科学版).2010
[4].杨益明.面向软件产品线的开发模型与领域构件逆向抽取[D].复旦大学.2010
[5].万方.基于UML的教务管理系统构件抽取技术的探索[J].硅谷.2009
[6].吕赛鸫,李志平.基于UML的ERP领域构件抽取及分类方法[J].电脑知识与技术.2008
[7].裴庆裕,耿玉水,王新刚.基于JavaBean的构件抽取和实现[J].山东轻工业学院学报(自然科学版).2008
[8].张岩,胡军,于笑丰,张天,李宣东.场景驱动的构件行为抽取[J].软件学报.2007
[9].薛红梅,贾少锐,李燕.基于可复用构件抽取方法的研究与实现[J].福建电脑.2005
[10].温泉彻,马智峰.UML及其在构件抽取中的应用[J].湛江师范学院学报.2004