| 基于数据拓扑图的变量影响分析方法 |
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| 作者姓名： | 潘亚飞 牟永敏 |
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| 作者单位： | 北京信息科技大学计算机学院,计算机开放系统实验室,北京 100101;北京信息科技大学计算机学院,计算机开放系统实验室,北京 100101 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(No.61370129) National Natural Science Foundation of China(No.61370129);网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题资助(ICDD2017XX)the Opening Project of Beijing Key Laboratory of Internet Culture and Digital Dissemination Research(ICDD2017XX)北京市自然科学基金(重点研究专题项目)(Z160002)Beijing Natural Science Foundation (Z160002) |
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| 摘 要： | 为了解决软件中数据变量发生异常的问题,以及找到该异常变量在整个程序中与其余变量之间的关系和该变量的影响范围,提出了一种基于数据拓扑图的数据影响分析方法。研究了静态分析提取变量的依赖关系包括顺序依赖、自身依赖、节点依赖和函数依赖,得到变量的依赖影响集合,生成变量的数据拓扑图。实验结果表明,该方法能全面覆盖程序中的变量并准确地生成指定变量的数据拓扑图,且数据拓扑图能够发现异常变量在程序中影响了哪些变量,哪些变量被异常变量影响。
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| 关 键 词： | 数据拓扑图 依赖影响集 静态分析 顺序依赖 自身依赖 节点依赖 函数依赖 |
| 收稿时间： | 2018-06-26 |
| 修稿时间： | 2018-08-22 |
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