丁沂
- 作品数：25 被引量：21H指数：2
- 供职机构：武汉软件工程职业学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金中国博士后科学基金湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学航空宇航科学技术更多>>
- 零售业管理信息系统自动补货模型设计
- 2008年
- 本文分析了零售业管理信息系统的自动补货流程,对自动补货的工作原理和模型进行了阐述。
- 丁沂
- 关键词：管理信息系统自动补货零售业
- 虚拟软件在高职计算机网络课程教学中的应用——以Packet Tracer为例被引量：5
- 2010年
- 通过在教学过程中使用虚拟软件，方便了教师教学，也方便了学生学习，加快了教学进程，提高了教学质量。以Packet Tracer为例，对虚拟软件在高职计算机网络课程中的应用进行了探讨。
- 丁沂
- 关键词：计算机网络PACKETTRACER
- 浅谈软件缺陷报告中的元素及其提取面临的挑战
- 2012年
- 阐述了软件使用者提交的软件缺陷报告对软件开发者的重要性,以及提取缺陷报告中含有软件缺陷信息的重要结构元素对研究软件缺陷和提高软件缺陷修复速度的重要作用,并分析了补丁、堆栈轨道、源代码、枚举等4种主要结构元素,以及在提取这些元素的过程中所面临的主要挑战。
- 丁沂
- 关键词：源代码
- 一种基于h指数变体的软件网络节点重要性度量方法被引量：1
- 2017年
- 新成员在参与软件项目开发和维护系统时,往往需要花费大量时间去理解系统的结构和功能,为了加速新成员对系统的理解,通常优先推荐他们关注一些系统中更重要的类。大量研究表明软件系统具有明显的复杂网络拓扑形态,可以将软件系统抽象为软件网络模型,通过网络节点重要性度量方法识别软件系统中更重要的类,辅助新成员快速掌握系统的核心结构和功能。目前,关于网络节点重要性度量的方法很多,大多数方法仅考虑邻居节点的度或边的权重。另外,h指数作为一种成功用于定量评估研究人员学术成就的指标也很少应用于软件网络中重要类的识别。作者以Ant、Jung和Maven项目为研究对象,构建对应的加权软件网络模型,结合节点的度和连边的权重信息提出H-NWD、A-NWD和G-NWD 3个h指数的变体指标来度量软件系统中类的重要性,并与已有的度中心性、介数中心性、接近度中心性、特征向量中心性、Page Rank中心性5个常用的复杂网络中心性度量指标进行对比。实验结果表明,本文所提的H-NWD和G-NWD指标与已有的度量指标交集达到80%以上,能够很好地识别软件系统中重要类;在确定类的修改情况下,H-NWD指标与度中心性、特征向量中心性、Page Rank中心性共同识别的重要类节点rank值更靠前,且被识别的其他类节点修改更频繁,相比于已有指标在识别关键类上更准确。
- 丁沂李兵程璨赵玉琦
- 关键词：H指数软件网络
- 基于开源软件的开发者和项目网络分析
- 2020年
- 文章讨论了复杂的网络概念以及利用开源软件(OSS)数据构建的社会网络,对Berlios,GNU和SourceForge这3种不同开放源码软件的社会网络进行了初探。很多研究者已经在此类网络快照或合并视图上进行了大量研究,尤其是SourceForge,归结于其社区规模的庞大。SourceForge网络因具有在不同时间点的度分布、连通性、中心性和无标度等特性,被进行过大量的研究。然而,很少有人研究网络生长,即如何建立网络,尤其是指标是如何随时间演变的。
- 丁沂
- 关键词：复杂网络网络分析
- 关于如何进行软件可维护性预测研究的探讨
- 2011年
- 软件可维护性（简单来说就是软件系统可以被修改）是一个很重要的软件质量属性。从本质上来说，这个质量属性就是软件的维护过程，它描述了软件开发生命周期中最主要的开销。因此，软件系统的可维护性对软件的成本有着重要的影响。这就意味着我们能够通过预测软件系统的可维护性来有效的管理软件开发的成本。软件可维护性预测的研究主要包括基于各种度量因素来建立和确认各种可维护性预测器从而支持各种软件维护活动。
- 丁沂
- 关键词：软件维护生命周期
- 软件演化研究
- 2012年
- 本文简单介绍了软件演化的一些重要方面以及软件演化领域的一些指导原则。
- 丁沂何水艳
- 关键词：形式化方法
- 基于内部边的群体软件开发中的项目推荐方法被引量：2
- 2018年
- 开源软件生态系统的快速发展,为软件开发提供了一种新的模式,对开源软件推荐系统的研究已经成为当前一个重要的研究领域。已有的软件工程推荐系统大都利用协同过滤、机器学习以及开发者-项目属性匹配的方法进行推荐,而利用网络结构和网络分析技术进行推荐的研究相对较少。以软件生态系统GNOME为研究对象,构建开发者-项目二分网络,利用二分网络链路预测技术,采用一种基于内部边的方法对开发者进行项目推荐,并与协同过滤方法进行了对比。实验结果表明基于内部边的推荐方法比协同过滤方法更好。
- 丁沂李兵程璨张迪
- 推荐系统算法探讨
- 2017年
- 随着互联网规模不断扩大以及互联网信息的快速增长,人们在享受丰富信息带来的生活便利的同时遇到了信息过载的问题。信息过载是指虽然用户得到了很多信息,但用户很难从中过滤掉无用的信息,从而获取对自己有用的信息,用户面对大量的信息却无法从中做出正确的选择。现有的很多方法,比如搜索引擎,都是帮助用户进行信息过滤的手段,然而这些方法却无法满足小众用户的个性化需求。推荐系统作为一种信息过滤的重要手段,是解决信息过载问题非常有应用前景的方法。推荐算法是推荐系统的核心部件,推荐算法的好坏直接影响了推荐系统的质量。文章对推荐系统中的常用算法进行了探讨。
- 丁沂
- 关键词：推荐系统协同过滤隐式反馈
- 软件度量探析被引量：1
- 2012年
- 软件度量作为一个研究主题已经存在了40多年,但是软件度量并没有真正进入到软件工程的主流。一个重要的原因是软件度量不能解决软件工程中最重要的需求,即在软件生命周期中提供信息以支持定量的管理决策的制定。支持决策制定就意味着支持风险的评估和降低。然而,传统度量方法通常是由基于回归的模型驱动的,目标是为了成本估算和缺陷预测,在分析并最小化风险方面提供的支持却比较少。软件度量需要使用各种度量指标以建立管理决策支持工具,并结合软件开发和测试的各个不同的方面,使管理者能够在软件生命周期中开展各种预测和评估活动。因此,软件度量的关键在于因果关系建模、经验软件工程和多目标决策帮助。
- 丁沂
- 关键词：风险评估决策支持
