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UML models change impact analysis using a text similarity technique

机译：UML模型使用文本相似性技术更改影响分析

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Given the inevitable software evolution, change impact analysis (CIA) is a vital activity in the software development life cycle. Existing CIA methods either focus on one model produced during one development phase or ignore the semantic dependencies among the various models produced throughout the development phases. The herein proposed CIA method overcomes this limit by exploiting the structural and semantic dependencies within and inter-UML diagrams. It uses a graph technique to model the structural dependencies and an information retrieval (IR) technique to handle the semantic traceability between the use case documentation and the sequence diagrams. To identify the most appropriate IR technique to the CIA context, the authors present a quantitative experimentation of term frequency-inverse document frequency and latent semantic indexing (LSI), two widely used IR techniques. In addition, to evaluate the overall performance of their method, they present an evaluation performed on changes in the open source system JHotDraw 7.4.1 compared with its 7.5.1 version and changes performed on a real existing application. Using LSI, their method achieves an average precision of 84% and a recall of 91% in the requirements CIA and management.
机译：鉴于不可避免的软件发展，变更影响分析（CIA）是软件开发生命周期中的重要活动。现有的CIA方法要么专注于在一个开发阶段生产的一种模型，要么忽略整个开发阶段生产的各种模型之间的语义依赖性。本文提出的CIA方法通过利用UML图内和UML间图的结构和语义依赖性来克服此限制。它使用图技术对结构依赖性进行建模，并使用信息检索（IR）技术来处理用例文档和序列图之间的语义可追溯性。为了确定最适合CIA的IR技术，作者提出了术语频率倒文档频率和潜在语义索引（LSI）的定量实验，这是两种广泛使用的IR技术。另外，为了评估其方法的整体性能，他们提出了对开源系统JHotDraw 7.4.1（与7.5.1版本相比）中所做的更改以及在实际现有应用程序上所做的更改的评估。使用LSI，他们的方法可达到84％的平均精度，并在CIA和管理要求中召回率达到91％。

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