一种基于形式概念分析的语句级方面挖掘方法

论文摘要

本文的主题是一种方面挖掘方法,方面挖掘也就是从已知的OOP系统中识别出候选方面并将他们从中抽取出来封装进入可以描述的方面中。将一个OOP 系统改造成为一个AOP 系统是为了提高系统的可理解性,以及提高系统的模块化程度与可扩展性。现有的方面挖掘（AspectMining）技术一般是模块的方法级挖掘,更多地侧重于软件系统的结构改造,不能直接解决面向方面编程（Aspect-Oriented Programming）所关注的语句级的代码纠缠和代码分散问题。针对这种情况,本文提出了一种基于形式概念分析（Formal Concept Analysis）的语句级方面挖掘方法。该方法使用形式概念分析识别源代码中的功能点（Concern）,实现语句级的方面挖掘。该方法具有自动化,语句级和效率高的特点,可以用来快速实现对遗留系统的面向方面的改造。本文最后用一个原型验证了该方法的有效性。

论文目录

• 第一章 引言
• 1.1 背景介绍
• 1.2 本文的工作
• 第二章 面向方面编程及形式概念分析
• 2.1 面向方面编程
• 2.1.1 软件开发中存在的问题
• 2.1.2 面向方面编程
• 2.1.3 方面挖掘（Aspect Mining）
• 2.2 形式概念分析
• 2.2.1 上下文（Context）
• 2.2.2 概念（Concept）
• 2.2.3 概念格（Concept Lattice）
• 2.2.3 概念格的生成
• 2.2.4 概念格的代数分解
• 2.2.5 概念格在软件工程中的应用
• 2.2.6 影响
• 第三章 使用FCA 进行方面挖掘
• 3.1 介绍
• 3.2 方法描述
• 3.3 生成上下文
• 3.4 生成概念格
• 3.5 方面挖掘
• 第四章 相关工作
• 4.1 TOM TOURWE 和KIM MENS 的工作
• 4.2 MARIANO CECCATO 的工作
• 第五章 结论
• 参考文献
• 摘要
• ABSTRACT
• 致谢
• 导师及作者简介