基于动态网络分析理论的大规模软件故障预测模型
与可视化界面实现

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摘要本文将大规模软件动态运行信息映射为随时间变化的调用关系网络，通过采用K 核分解算法提取此静态网络的层次结构与核心节点信息进行可视化显示；同时基于矩阵二范数方法对动态网络的结构进行频谱分析实现故障定位；对大规模软件的运行状况进行了可更新的监控，实现了异常的预测，把实验的结果与理论很好地结合在一起，验证了预测模型的有效性，并为本模型的进一步扩展提供了可能。最后实现了该系统的可视化界面。

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	胡晓晔

关键词 ：大规模软件, 复杂网络, 故障预测, 故障定位, 可视化界面

Abstract：This thesis maps the method call relation to a dynamic network, extracts the hierarchical structure and core vertices of the original network based on K-core decomposition, analyzes the dynamic network by 2 norm of the matrix theory, considers the characteristics of the monitoring data and the change of software status. We design a real-time updated visual interface. It achieves good experimental results to verify the validity of the prediction model, and gives the further expansion of this model.

Key words： large scale software network analysis fault prediction fault localization visual interface

年卷期日期: 2015-09-10 出版日期: 2017-11-09

ZTFLH:

TP311.52

作者简介: 胡晓晔，男，陕西宝鸡人，工程师，研究方向：网络建设管理与网络安全。

引用本文:

胡晓晔. 基于动态网络分析理论的大规模软件故障预测模型与可视化界面实现[J]. 电脑与电信, 2015, 1(9): 57-59.
Hu Xiaoye. Large Scale Software Fault Prediction Model Based on Dynamic Network Analysis Theory and Visual Interface Implementation. Computer & Telecommunication, 2015, 1(9): 57-59.

链接本文:

http://www.computertelecom.com.cn/CN/ 或 http://www.computertelecom.com.cn/CN/Y2015/V1/I9/57