基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
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.
推荐文章
高维数据流映射聚类算法的研究概述
数据流
高维流数据
映射聚类算法
基于人工蜂群算法的数据流聚类研究
数据流
聚类
蜂群
适应度
收益率
基于形态特征的数据流聚类方法研究
数据流
聚类演化
数据挖掘
形态特征
数据流挖掘研究
数据流挖掘
聚类
分类
频繁模式
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 类的数据流分析方法研究
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 数据流分析 定义-引用对 操作级别 操作调用序列 操作调用图 控制流图
年,卷(期) 2002,(12) 所属期刊栏目 软件技术与研究
研究方向 页码范围 6-10,43
页数 6页 分类号 TP31
字数 7491字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2002.12.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵文耘 复旦大学计算机科学与工程系 154 1327 20.0 28.0
2 张涌 复旦大学计算机科学与工程系 9 416 7.0 9.0
3 孙跃勇 复旦大学计算机科学与工程系 2 4 1.0 2.0
4 丁文 复旦大学计算机科学与工程系 1 1 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2002(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
数据流分析
定义-引用对
操作级别
操作调用序列
操作调用图
控制流图
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导