基于代码片段复用的安卓应用组装技术研究

安卓系统的开放性和安卓应用开发的较低的技术门槛,吸引了大量开发者加入到安卓应用开发阵营中来。在编码过程中,开发者需要兼顾界面设计和业务逻辑,并手工维护他们的一致性;相似的界面、类似的逻辑也需要开发者手工进行"复制-粘贴"式的开发。提出安卓应用界面和业务逻辑的结构模型,以统一的方式描述安卓应用的界面元素、业务逻辑以及两者的关联,支持将安卓应用的界面代码和业务逻辑代码对应起来。提出可配置的安卓应用结构化描述和组装方法,使得开发人员可以以书写配置文件的方式从业务层面描述应用,并支持界面和业务逻辑代码片段的组装,从而快速构建符合需求的安卓应用。设计了安卓应用开发实验来验证所提方法及技术的有效性。     

基于应用描述的Android代码自动生成

在移动开发领域,安卓应用的开发吸引着广大移动终端厂商和开发者的加入。目前,开发者大多采用传统的方式,基于集成开发环境为安卓应用的每一项组成部分进行设置或编码,这些工作可能花费开发者较多的时间。然而,与应用框架相关的部分代码与配置文件具有类似的模式,通过复用及定制的方式可以有效提高应用的整体开发效率。为了实现这一目标,提出一套借鉴MDA(Model-Driven Architecture)思想的方法,基于安卓应用的描述来完成安卓代码框架部分的自动生成。该方法包括一种描述安卓应用基本元素及其关联关系的元模型,以及一套可复用且支持定制的应用代码模版。基于元模型标准的特定安卓应用的描述可以驱动基于模版的安卓框架代码的自动生成。在该方法基础上,开发Android应用框架自动生成工具,并以一个实例展示了方法与工具的可用性。     

一种基于调用链分析的特征定位方法

为了完成各种软件维护任务,如纠正错误、改进原有功能、添加新功能,开发人员经常需要确定需求特征与代码的对应关系。这种确定源代码中与给定需求特征相关的程序元素的过程称为特征定位。现有的特征定位方法主要根据用户提出的需求,在源代码中搜索相关的代码元素推荐给用户。然而这些零散的元素之间不具备任何关联,用户仍然需要人工地挖掘元素间的关系,来了解代码元素是如何相互配合、实现特定功能的。而通过与数据传递相关的方法调用链可以改进特征定位的实践方法。该方法能分析源代码,获取到所有的与数据传递相关的方法调用链,然后将根据用户提供的相关需求的关键字找到相关的调用链,推荐给用户。这种调用链不再是零散的代码元素,它能够反映出特定功能实现的流程,也能够更好地帮助用户理解程序。基于该方法实现的Eclipse插件工具已经在JEdit项目上进行了测试。结果显示该工具给出的推荐结果平均查准率可达55%。     

基于图嵌入的软件项目源代码检索方法

源代码检索是软件工程领域的一项重要研究问题,其主要任务是检索和复用软件项目API（application program interface,应用程序接口）.随着软件项目的规模越来越大、越来越复杂,当前,源代码检索一方面需要提高基于自然语言API查询的准确性,另一方面需要定位和展示目标API及其相关代码之间的关联,以更好地辅助用户理解API的实现逻辑和使用场景.为此,提出一种基于图嵌入的软件项目源代码检索方法.该方法能够基于软件项目源代码自动构建其代码结构图,并通过图嵌入对源代码进行信息表示.在此基础上,用户可以输入自然语言问题、检索并返回相关的API及其关联信息构成的连通代码子图,从而提高API检索和复用的效率.在以开源项目Apache Lucene和POI为例的检索实验中,该方法检索结果的F1值比现有基于最短路径的方法提高了10%,同时显著缩短了平均响应时间.     

面向用户使用习惯的安卓应用自适应方法

使安卓应用具有适应用户个性化使用习惯的能力可提升其用户体验。针对该目标,提出了一种面向用户使用习惯的安卓应用自适应方法。该方法结合软件自适应技术,以用户使用习惯为自适应的上下文因素,同时将自适应目标聚焦在动态管理应用的活动跳转序列上。为了支持开发者实现这样的应用,归纳了一组设计需求,并以两个用户使用场景为例展现了安卓应用构造过程中对设计需求的实现细节。     

安卓应用用户界面交互模式抽取与检索

安卓开发者需要通过不断地经验积累来提升其设计安卓界面及行为交互的能力.在数据驱动的软件开发中,代码推荐是其中一个关注热点.在此背景下,本文提出了一种安卓应用界面交互模式抽取与检索方法,提供面向安卓应用的界面相关代码查询与推荐能力,从而降低开发者在选择、试用、学习安卓应用所带来的人工成本.以安卓活动（Activity）为单元的界面交互模式代表了活动的界面构成及交互行为.本方法以此为分析目标,从一组开源的安卓应用项目中抽取出每一个活动的界面交互模式.在此基础上,支持用户通过检索的方式获取与其需求相关的活动设计细节.该方法被实现为一组工具链,为抽取与检索提供自动化支持.最后,通过两个案例对本方法的准确性与有效性进行验证.     

项目上下文增强的自动代码摘要

代码摘要通过生成源代码片段的简短自然语言描述, 可帮助开发人员理解代码并减少文档工作. 近期, 关于代码摘要的研究工作主要采用深度学习模型, 这些模型中的大多数都在由独立代码摘要对组成的大型数据集上进行训练. 尽管取得了良好的效果, 这些工作普遍忽略了代码片段和摘要的项目级上下文信息, 而开发人员在编写文档时往往高度依赖这些信息. 针对该问题, 研究了一种与开发者行为和代码摘要工具实现更加一致的代码摘要场景——项目级代码摘要, 其中, 创建了用于项目特定代码摘要的数据集, 该数据集包含800k方法摘要对及其生命周期信息, 用于构建特定时刻准确的项目项目上下文; 提出了一种新颖的深度学习方法, 利用高度相关的代码片段及其相应的摘要来表征上下文语义, 并通过迁移学习整合从大规模跨项目数据集中学到的常识. 实验结果表明: 基于项目级上下文的代码摘要模型不仅能够比通用代码摘要模型获得显著的性能提升, 同时, 针对特定项目能够生成更一致的摘要.     

一种基于指针逻辑的代码安全属性分析方法

在分析和总结前人工作的基础上,提出了一种改进的代码安全属性验证方法.该方法在利用传统的源代码安全属性验证工具的基础上,加入了指针逻辑,针对现有代码属性分析技术只能对C语言子集进行分析验证的不足,利用指针逻辑对源代码的分析结果对源代码中的指针进行替换,从而避开了传统静态代码属性验证工具对指针处理功能太弱的瓶颈,可以实现对C语言中的部分指针及运算进行处理.     

基于AOP与SQL结构分析的SQLIAs动态检测及防御

SQL注入攻击(SQLIAs)是一种危险且有效的基于Web的攻击方式。任何形式的SQLIAs最终都会改变原有SQL语句的逻辑结构,针对该攻击特征,提出一种基于AOP与SQL语句结构分析的SQLIAs动态检测及防御方法,在SQLIAs产生根源对其进行防御。借助代码静态分析工具自动获取SQL注入点位置、Signature信息以及静态SQL语句模型,使用AOP技术在程序执行过程中动态捕获需要被执行的SQL语句,将静态分析得到的信息与动态获取的信息进行比较,判断是否存在SQLIAs。通过简单的用户登录功能验证该方法的有效性,实验结果表明,该方法能有效检测和防御SQLIAs。     

基于用户评论的代码质量识别与分析

随着IT社区和代码托管平台的发展,针对代码的用户评论数量急剧增加。用户在使用代码后给出的评论中包含丰富的静态和动态代码质量信息,对其进行提取与分析将有助于开发者了解用户关注的代码质量信息,以有针对性地提升代码质量,还有助于用户选择满足要求的代码。为此,文中提出了包含静态特性和动态特性的代码质量模型,以及识别并分析用户评论中代码质量信息的方法。首先,根据评价对象和评价句型规则识别出具有代码质量的用户评论;然后,应用评价对象和评价观点抽取代码质量属性表现;最后,通过分析代码质量属性表现和情感倾向给出代码静态和动态质量的相关结果。实验结果表明,所提方法能够有效地分析用户评论中的代码质量信息。     

类的数据流分析方法研究

本文把类的操作划分成三个不同的级别，采用增量算法分别对不同级别的操作进行数据流分析，相应得到三种不同的定义－引用对，根据生成的定义－引用对就可以进行基于数据流的测试，如何对有调用关系的操作之间进行快速有效的数据流分析是对类进行数据流分析的一个难点，本文对该问题进行了深入研究，并提出了相应的解决方法。     

基于广度优先遍历加权图生成的启发式图分区

图分区质量极大程度上影响着计算机之间的通信开销和负载平衡, 这对于大规模并行图计算的性能是至关重要的. 然而, 随着图数据规模的越来越大, 图分区算法的执行时间成了一个不可避免的问题. 因此, 研究如何优化图分区算法的执行效率是有必要的. 本文提出了一个基于广度优先遍历加权图生成的启发式图分割方法, 该方法在实现较低的通信代价和较好负载平衡的同时, 只引入了少量的预处理时间开销. 实验结果表明, 本文的划分方法减少了复制因子, 降低通信开销, 并且引入的时间开销较小.     

一种从问题域导出对象的方法

需求分析在ＭＩＳ开发过程中占有重要的地位。本文首先比较了当前三种需求分析方法，然后，提出了一种适合于ＭＩＳ的问题域导出对象的方法，并定义了其转换步骤。     

一种用于指针程序的形状分析方法

指针程序的分析一直是研究热点。本文提出一种基于形状图逻辑的形状分析方法,其中形状分析采用形状图来表达程序中指针的指向和相等关系,并用形状图逻辑来进行推理。形状图逻辑是一种把形状图看成有关指针的断言,并在此基础上对Hoare逻辑进行扩展而得到的程序逻辑。首先介绍所提出的形状图和形状图逻辑;然后在此基础之上,设计一种基于形状图逻辑的形状分析方法。     

稀疏判别分析

针对流形嵌入降维方法中在高维空间构建近邻图无益于后续工作,以及不容易给近邻大小和热核参数赋合适值的问题,提出一种稀疏判别分析算法（SEDA）。首先使用稀疏表示构建稀疏图保持数据的全局信息和几何结构,以克服流形嵌入方法的不足;其次,将稀疏保持作为正则化项使用Fisher判别准则,能够得到最优的投影。在一组高维数据集上的实验结果表明,SEDA是非常有效的半监督降维方法。     

一个有效的并行分析算法

并行分析在并行编译系统中有着很重要的作用,它的优劣直接影响到编译系统的成败,随着机群系统及其并行开发环境的发展,多数的并行系统可支持多重并行循环的运行。而对只支持一重并行循环的编程系统,选择并行运行效率最高的循环,也是很重要的。为此,本文提出了一个有效的循环并行分析方案,它不但能给出多层循环的并行性,而且能够处理绝大部分实际应用中的并行性问题,本文对传统的并行分析算法进行修改,并给出了一个有效的并     

动态攻击网络演化分析模型*

将基于攻击图的脆弱性评估技术和动态网络演化分析相结合,提出了一种动态攻击网络演化与分析模型。该模型首先借鉴演变图的思想将攻击图拓展为随时间域和空间域同时变化的演变攻击图,在子图相似度定义的基础上构建攻击演化模式,分析模式内暂态变化的同时结合时序数据分析模式间的连接变化,以攻击演变挖掘算法为核心的模型应用分析过程可以确定整个过程中攻击模式的数量,明晰每个模式的典型攻击结构,实例证明本文提出的模型和方法可以有效地模拟攻击发生的过程,当需要防御手段进行干预时,可有针对性的选择危害大的阶段或者节点来抑制攻击过程的发生     

A Minimal Line Property Preserving Representation of Line Images

In line image understanding a minimal line property preserving (MLPP) graph of the image compliments the structural information in geometric graph representations like the run graph. With such a graph and its dual it is possible to efficiently detect topological features like loops and holes and to make use of relations like containment. We present a new rule based method on dual graph contraction for transforming the run graph and its dual into MLPP graphs. A parallel O(log(longest curve)) algorithm is presented and results given. Received: May 28, 1998; revised November 17, 1998     

基于随机游走的图嵌入研究综述

近年来,图嵌入已经成为图神经网络领域研究的热点。图嵌入作为图任务分析的一种重要手段,将图的高维非欧信息编码到低维向量空间中,从而提升下游任务的性能和效率。为了及时掌握当前基于随机游走的图嵌入方法的研究现状,通过归纳与整理,对现有的经典模型进行介绍与分类,主要分为基于经典随机游走的模型和基于属性游走的模型;然后对每一种模型解决的问题、算法思想、模型策略、优缺点和应用场景进行了详细的归纳与分析,并在几种常见的数据集上评估了部分模型的性能。通过研究发现,当前的基于随机游走的图嵌入亟待解决四个方面的问题：属性选择、可扩展性、嵌入维度选择和可解释性,针对这些问题,图嵌入需要建立一致的理论框架,为后面的研究提供可参考的标准。