胡建強，李涓子，謝 勇，吳克壽，朱順痣

（1.廈門理工學(xué)院計算機與信息工程學(xué)院，福建 廈門361024；2.清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系，北京100084）

互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展和面向按需服務(wù)的架構(gòu)、群體軟件工程［1］驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)化軟件正逐步成為互聯(lián)網(wǎng)上軟件開發(fā)的主流.網(wǎng)絡(luò)化軟件的生產(chǎn)方式是實現(xiàn)個性化與多樣化的涉眾需求的軟件服務(wù)規(guī)?；ㄖ疲疵嫦蝾I(lǐng)域的群體用戶的共性需求和個性化需求，在元級上整合成服務(wù)需求的元描述，以面向按需服務(wù)的軟件規(guī)?；ㄖ菩问綄崿F(xiàn)大眾需求，具有“面向領(lǐng)域，用戶需求主導(dǎo)”特性［2］.

針對網(wǎng)絡(luò)化軟件，北京大學(xué)提出本體制導(dǎo)、面向問題框架需求建模，并應(yīng)用到商業(yè)模型、保險業(yè)和電子商務(wù)等領(lǐng)域［3］.武漢大學(xué)面向具體領(lǐng)域問題，對該問題相關(guān)的用戶角色、目標(biāo)、流程和服務(wù)建模［4］.武漢大學(xué)、清華大學(xué)等院校加入ISO／IEC JTC1SC32 WG2，制定網(wǎng)絡(luò)化軟件的互操作性元模型框架國際標(biāo)準(zhǔn)ISO／IEC19763－Metamodel Framework for Interoperability（MFI）［5］，其中需求元描述國際標(biāo)準(zhǔn) RGPS（Role－Goal－Process－Service）用來指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)化軟件的需求建模.RGPS包括角色層、目標(biāo)層、過程層和服務(wù)層4個層次，各層次關(guān)聯(lián)并整體協(xié)同：角色承擔(dān)相應(yīng)的角色目標(biāo)，參與者提出個性化目標(biāo)；過程可以完成功能目標(biāo)，并可以促進(jìn)非功能目標(biāo)的實現(xiàn)；軟件服務(wù)可以實現(xiàn)過程.基于R／G／P／S各層元模型之間的互操作和相互關(guān)聯(lián)，從分析用戶個性化需求開始，通過角色層，目標(biāo)層，過程層和服務(wù)層之間的映射和轉(zhuǎn)換，分析和誘導(dǎo)出完整的網(wǎng)絡(luò)化軟件需求［6］，從而實現(xiàn)面向按需服務(wù)的軟件規(guī)?；ㄖ?根據(jù)網(wǎng)絡(luò)化需求變更和網(wǎng)絡(luò)資源的動態(tài)變化，網(wǎng)絡(luò)化軟件規(guī)?；ㄖ浦С诌m應(yīng)性調(diào)整和演化.

需求管理是軟件需求過程的重要基礎(chǔ).傳統(tǒng)軟件需求管理系統(tǒng)［7－9］存在計算機自動化程度低，管理粒度較粗以及對需求獲取，需求分析，需求演化和需求變更等需求活動支持有限等問題.

相對地，網(wǎng)絡(luò)化軟件的需求管理面對新的挑戰(zhàn)：存在基于本體的網(wǎng)絡(luò)化軟件需求的元描述標(biāo)準(zhǔn)RGPS，要求計算機對需求文檔實現(xiàn)語義內(nèi)容管理；基于關(guān)鍵字檢索未必充分，因為需要確保需求查詢的粒度和精度；傳統(tǒng)采用信息檢索技術(shù)不適用于構(gòu)建需求跟蹤關(guān)系，需要智能發(fā)現(xiàn)需求內(nèi)在關(guān)聯(lián)，同時保證粒度和可跟蹤性；需要為需求分析，需求演化和需求驗證等活動提供支撐服務(wù).

針對上述挑戰(zhàn)，融合本體圖數(shù)據(jù)管理，語義數(shù)據(jù)索引以及語義數(shù)據(jù)可視化等語義Web前沿技術(shù)，提出一種基于RGPS的網(wǎng)絡(luò)化軟件的需求內(nèi)容管理的層次結(jié)構(gòu)，包括網(wǎng)絡(luò)化軟件需求的語義內(nèi)容存儲、語義內(nèi)容細(xì)粒度索引、語義內(nèi)容分類與組織、層次化語義檢索和結(jié)果輸出與顯示5個層次.圍繞以上5個層次，重點解決基于關(guān)鍵字的倒排索引算法，基于條件隨機場算法的需求實例分類和啟發(fā)式實例關(guān)聯(lián)查找算法等關(guān)鍵技術(shù)問題.最后，實現(xiàn)了基于RGPS的網(wǎng)絡(luò)化軟件需求內(nèi)容管理原型工具RGPS－RM，結(jié)合面向交通領(lǐng)域的按需回答案例，可視化展示功能.

1 網(wǎng)絡(luò)化軟件的需求內(nèi)容管理

圖1給出基于RGPS的網(wǎng)絡(luò)化軟件的需求內(nèi)容管理的層次結(jié)構(gòu)，各層之間的依賴關(guān)系是下層為上一層提供服務(wù)和支持.

圖1 網(wǎng)絡(luò)化軟件的需求內(nèi)容管理的層次結(jié)構(gòu)Fig.1 Ahierarchical architecture for semantic requirements management of networked software

網(wǎng)絡(luò)化軟件的需求內(nèi)容管理的各個層次功能具體如下：

1）語義內(nèi)容存儲：遵循需求元描述標(biāo)準(zhǔn)RGPS，在領(lǐng)域本體和領(lǐng)域模型的支持下，個性化需求借助誘導(dǎo)和轉(zhuǎn)換等需求分析技術(shù)生成網(wǎng)絡(luò)化軟件需求的實例.本質(zhì)上，網(wǎng)絡(luò)化軟件需求的數(shù)據(jù)模型是本體圖，其數(shù)據(jù)存儲模式直接影響到數(shù)據(jù)訪問和檢索效率.原生式存儲模式［10］符合本體圖數(shù)據(jù)模型特點，可以避免基于內(nèi)存的存儲模式、基于關(guān)系或?qū)ο髷?shù)據(jù)庫存儲模式存在的弱點.

2）語義內(nèi)容細(xì)粒度索引：細(xì)粒度索引是實現(xiàn)任意片斷、任意粒度檢索網(wǎng)絡(luò)化軟件需求的語義內(nèi)容的重要基礎(chǔ).通過細(xì)粒度索引并形成語義索引庫，為層次化語義內(nèi)容檢索支持.大多數(shù)系統(tǒng)使用大量索引，如Oracle RDF（resource description framework，資源描述框架）提取模式描述信息并建立規(guī)則索引；文獻(xiàn)［11］在關(guān)系存儲基礎(chǔ)上建立主索引和二級索引.本文采用基于關(guān)鍵字的倒排索引算法，可以克服網(wǎng)絡(luò)化需求實例的檢索性能瓶頸.

3）語義內(nèi)容分類與組織：由于網(wǎng)絡(luò)化軟件的需求文檔的復(fù)雜性和可成長性，存在查詢返回的結(jié)果日漸龐大.結(jié)合領(lǐng)域模型和領(lǐng)域本體，通過基于線型條件隨機場 CRFs（linear conditional random fields）分類算法，綜合利用需求元描述標(biāo)準(zhǔn)RGPS定義的上下文概念關(guān)系，實現(xiàn)有效組織和自動歸類，提高層次化語義檢索的效率，以及結(jié)果輸出與顯示的性能.

4）層次化語義檢索：由于需求活動要求的多樣性，以及網(wǎng)絡(luò)化軟件需求內(nèi)容共享的靈活性，需要解決傳統(tǒng)語義檢索系統(tǒng)中存在的檢索形式單一，結(jié)果返回單一以及關(guān)聯(lián)檢索關(guān)注度不夠等問題.按照涉眾關(guān)注精細(xì)度不同，可以構(gòu)造概念，屬性和實例索引并實現(xiàn)復(fù)合檢索；利用需求元描述標(biāo)準(zhǔn)RGPS中概念層次的關(guān)系指導(dǎo)節(jié)點擴展，挖掘需求實例關(guān)聯(lián)檢索.

5）結(jié)果輸出與顯示層：根據(jù)統(tǒng)一輸入應(yīng)用程序接口（application programming interface，API）接收需求活動的請求，經(jīng)層次化語義檢索層獲得需要的結(jié)果，再按照一定的過濾規(guī)則，以本體有向超圖方式展示結(jié)果或統(tǒng)一輸出API反饋文本形式結(jié)果.一方面，達(dá)到需求活動對網(wǎng)絡(luò)化軟件需求的細(xì)粒度透明訪問；另一方面，通過定制API為需求跟蹤，需求變更管理和需求版本管理等需求活動按需接收文本結(jié)果，方便調(diào)用和集成.

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 基于關(guān)鍵字的倒排索引算法

由于需求元描述標(biāo)準(zhǔn)RGPS，因此廣泛采用的網(wǎng)絡(luò)化軟件需求的描述語言是 OWL（web ontology language）本體描述語言，其數(shù)據(jù)模型是本體圖，具體定義：

定義1（本體圖）本體圖記為G＝（V，E，lV，lE），其中V是構(gòu)成該本體的全體概念集合，稱為本體圖的結(jié)點；E是概念到概念之間的關(guān)系集合，稱為本體圖的有向邊，有向邊的起點表示關(guān)系中實施作用的概念，終點表示關(guān)系中被作用的概念；lV，lE是本體圖結(jié)點和邊上的標(biāo)記函數(shù)［10］.

根據(jù)本體圖模型，解決網(wǎng)絡(luò)化軟件需求存儲的關(guān)鍵是V中結(jié)點元素（起點vs和終點vo）和E中邊元素的表示問題.E集合中有向邊元素視為一個結(jié)點元素vp.網(wǎng)絡(luò)化軟件需求的存儲問題本質(zhì)上是三元組（vs，vp，vo）的存儲問題.采用原生方式存儲網(wǎng)絡(luò)化軟件需求文檔能適應(yīng)本體圖特點，克服基于內(nèi)存的存儲模式和基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的存儲模式（三元組表、垂直分割和屬性表）存在的不足，擺脫傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫普通存在的阻抗失配問題，減少數(shù)據(jù)加載和更新時間［11］.

完全索引是一種較有影響力的設(shè)計方法，通過建立6個索引，來包含三元組中3個元素所有可能的排序方式.例如（YARS）對三元組及其上下文信息建立了6個B＋樹索引；Kowari則利用（AVL）和B樹來代替B＋樹建立索引［12］.如果能按關(guān)鍵字建立網(wǎng)絡(luò)化軟件需求文檔的索引，就可以根據(jù)關(guān)鍵字快速地檢索網(wǎng)絡(luò)化軟件需求文檔的內(nèi)容.通常情況下，這種倒排索引結(jié)構(gòu)由詞典（lexicon）和置入表兩部分組成.詞典用于存儲關(guān)鍵字（keywords），每個關(guān)鍵字和一個置入表（postings）相關(guān)聯(lián)，該表中的每個指針指向與該關(guān)鍵字相關(guān)的某個文檔.為實現(xiàn)細(xì)粒度查詢，將置入表設(shè)計為二維指針鏈表：一維中每一指針指向該關(guān)鍵字相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)化軟件需求文檔；另一維中每一指針都指向同一需求文檔中包含該關(guān)鍵字的一個三元組，并且包括該關(guān)鍵字在三元組中的統(tǒng)計信息.下面給出基于關(guān)鍵字的倒排索引算法［10］.

利用基于關(guān)鍵字的倒排索引算法經(jīng)由置入表中第一維指針很容易得到與該關(guān)鍵字相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)化軟件需求文檔，并且通過置入表第二維指針信息可以進(jìn)一步明確該關(guān)鍵字位置.在獲得關(guān)鍵字在本體圖中位置信息的同時，索引還同時返回相關(guān)的統(tǒng)計信息，因而能確保需求檢索的細(xì)粒度和精確度.

2.2 基于線性條件隨機算法的需求實例分類

從全局管理和本體概念角度，結(jié)合領(lǐng)域模型和領(lǐng)域本體，采用分類算法（如線型條件隨機場CRF，支持向量機（support vector machine，SVM）等）實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)化軟件需求有效組織和自動歸類，及層次化語義內(nèi)容檢索結(jié)果有序緩存，同時有利于提高檢索效率.

傳統(tǒng)的SVM分類利用關(guān)鍵字構(gòu)造特征向量，然后利用關(guān)鍵字向量之間余弦計算相似度是否大于閾值［13］，從而實現(xiàn)簡單分類.其缺點是完全沒有考慮元描述RGPS和領(lǐng)域模型中定義各種的上下文關(guān)系.為此，采用線性條件隨機場算法CRF［14］.由于輸入線性CRF分類算法的特征向量包括邊向量和數(shù)值屬性向量.首先，利用網(wǎng)絡(luò)化軟件需求元模型RGPS定義的概念上下文關(guān)系生成線性邊向量，算法過程如下：

設(shè)對于某個屬于概念C的實例i，輸入線性CRF的數(shù)值屬性向量所對應(yīng)的屬性p和屬性p的取值v，數(shù)值屬性向量（pd1，vd1），（pd2，vd2），…，（pdn，vdn）；由網(wǎng)絡(luò)化軟件需求實例的線性邊向量生成算法得到邊屬性向量（pe1，ve1），（pe2，ve2），…，（pen，ven）作為線性條件隨機場算法CRF的輸入向量.線性條件隨機場算法CRF表示為如下形式：

其中，Z（x）對所有可能狀態(tài)的歸一化分配函數(shù)，使得所在狀態(tài)序列的概率和為1，Z（x）的計算公式如下：

其中，y｜ve和y｜vd分別對應(yīng)邊屬性向量（pe1，ve1），（pe2，ve2），…，（pen，ven）和屬性向量（pd1，vd1），（pd2，vd2），…，（pdn，vdn），參數(shù)tk和sj表示邊和數(shù)值屬性的特征函數(shù)，λk和uj分別表示邊特征和屬性特征的權(quán)重.根據(jù)最大熵原理和條件概率最大的狀態(tài)序列來確定需求實例分類.根據(jù)最大熵原理和條件概率最大的狀態(tài)序列來確定數(shù)據(jù)的類別［15］.

2.3 啟發(fā)式關(guān)聯(lián)查找算法

為解決傳統(tǒng)語義檢索系統(tǒng)中存在的檢索形式單一，結(jié)果返回單一以及關(guān)聯(lián)檢索關(guān)注度不夠等問題，需要由淺入深挖掘潛在的語義信息.由于網(wǎng)絡(luò)化軟件遵循需求元描述標(biāo)準(zhǔn)RGPS，因此利用R／G／P／S本體概念層次間的關(guān)系，挖掘?qū)嵗c實例之間的關(guān)聯(lián)，為動態(tài)需求跟蹤服務(wù)和需求變更分析創(chuàng)造條件.

定義2（關(guān)聯(lián)關(guān)系）網(wǎng)絡(luò)化軟件需求存在以下關(guān)聯(lián)關(guān)系：Rdirect（c1，c2）＝r（c1，c2）表示存在從概念c1指向概念c2的直接關(guān)系；Rdirect（i1，i2）＝r （i1，i2）表示存在實例i1指向?qū)嵗齣2的直接關(guān)系；Rindirect（c1，c2）＝r（c1，ck）r（ck，ca）…r（cb，c2）表示概念c1和概念c2存在間接關(guān)系；Rindirect（i1，i2）＝r（i1，ik）r （ik，ia）…r （ib，i2）表示實例i1指向?qū)嵗齣2存在間接關(guān)系.

根據(jù)定義2，可以以啟發(fā)式寬度優(yōu)先策略，利用需求元模型標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo)節(jié)點的擴展方式查找一條實例之間的間接關(guān)聯(lián).但由于需要對元模型標(biāo)準(zhǔn)RGPS依賴性較強，同時在子類嵌套層次較多的本體中會產(chǎn)生大量需要擴展的結(jié)點，影響查找效率，具體算法如下：

3 系統(tǒng)演示

3.1 案例說明

以武漢城市旅游出行規(guī)劃為例：美籍華人王教授按照天氣條件，賓館與景點距離和出行路況選擇交通工具等約束確定游玩路線.遵循需求元描述標(biāo)準(zhǔn)RGPS，基于改進(jìn)的SORL［15］經(jīng)過角色層模型、目標(biāo)層模型和過程層模型逐層分析和誘導(dǎo)，得到服務(wù)層模型，最終基于互聯(lián)網(wǎng)動態(tài)挖掘軟件服務(wù)，并實現(xiàn)按需服務(wù)的軟件規(guī)?；ㄖ?，從而構(gòu)造面向交通領(lǐng)域的按需回答平臺，以多媒體展示出行路線規(guī)劃推薦給最終用戶.圖2展示用戶輸入“武漢大學(xué)”到“江漢路”得到最佳出行路線規(guī)劃，以及天氣、交通和信息系統(tǒng)等綜合集成效果.

由于RGPS各層次模型相對比較復(fù)雜，只給出客戶角色王教授的出行路線目標(biāo)描述、出行路線過程描述、出行路線服務(wù)的部分描述示例如圖3所示.

3.2 管理工具RGPS－GM

遵循網(wǎng)絡(luò)化軟件需求RGPS元描述，采用基于RGPS的需求語義內(nèi)容管理的層次結(jié)構(gòu)初步實現(xiàn)原型工具RGPS－GM.其中，數(shù)據(jù)庫采用開源軟件Berkeley DB v4.7.25保證可靠和高性能；界面采用SUN公司的圖形類庫Java Swing和Sourceforge JUNG v2.0.1圖形化框架.

圖4給出RGPS－GM工具的總體視圖，包括工具欄，需求快速導(dǎo)航，網(wǎng)絡(luò)化軟件需求屬性（優(yōu)先級，穩(wěn)定性，版本號等），需求有向視圖窗口和查詢窗口等.用戶能對結(jié)果中的某個實例進(jìn)行觀察和導(dǎo)航.需求有向視圖窗口展示面向交通領(lǐng)域的按需回答平臺的完整需求描述，并以不同顏色（紅／黃／淺藍(lán)／綠）的圓點分別表示R／G／P／S的概念層次關(guān)系.查詢窗口支持簡單查詢（simple query），關(guān)聯(lián)查詢（relation query），層次查詢 （hierarchy query）和 高級查詢 （advanced query），實現(xiàn)任意粒度的查詢，具有很高的靈活性.

圖2 面向交通領(lǐng)域的按需回答平臺Fig.2 An on－demand Q／A Case in transport domain

圖3 部分基于RGPS的網(wǎng)絡(luò)化軟件需求Fig.3 Apart of RGPS－based requirement for networked software

RGPS－GM工具支持網(wǎng)絡(luò)化軟件需求任意實例的關(guān)聯(lián)查詢.根據(jù)用戶輸入的需求文檔中資源的URI，運用啟發(fā)式實例關(guān)聯(lián)查找算法能動態(tài)挖掘數(shù)據(jù)庫中相關(guān)聯(lián)的其它資源，圖5展示直接或間接關(guān)聯(lián)的R／G／P／S各層次資源關(guān)聯(lián)關(guān)系.

圖4 RGPS－GM界面Fig.4 An overview of RGPS－GM

圖5 RGPS－GM中關(guān)聯(lián)挖掘結(jié)果Fig.5 Association mining of RGPS－GM

4 結(jié) 論

語義Web與需求工程領(lǐng)域的結(jié)合尚屬較新探索領(lǐng)域.目前僅限于兩類情況：一是建立特定領(lǐng)域的本體為多個目標(biāo)應(yīng)用系統(tǒng)的需求提供共享知識庫，如基于本體的軟件需求恢復(fù)［16］；二是基于本體的領(lǐng)域模型為相應(yīng)領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用系統(tǒng)的需求規(guī)范提供基礎(chǔ)，實現(xiàn)知識重用，如基于本體的需求演化管理框架［17］等.

網(wǎng)絡(luò)化軟件的需求元描述RGPS決定網(wǎng)絡(luò)化軟件需求的數(shù)據(jù)模型是本體圖，其特殊性對傳統(tǒng)的需求管理技術(shù)提出很大挑戰(zhàn).本文提出了基于RGPS的網(wǎng)絡(luò)化軟件需求內(nèi)容管理的層次化結(jié)構(gòu)，重點突破以下關(guān)鍵技術(shù)：采用關(guān)鍵字的倒排索引算法保證支持對網(wǎng)絡(luò)化軟件需求的任意粒度檢索，以方便需求活動能共享需求內(nèi)容；采用基于線性條件隨機算法的需求實例分類算法實現(xiàn)自動組織和分類，提高管理系統(tǒng)的總體性能；提出基于啟發(fā)式實例關(guān)聯(lián)查找算法挖掘?qū)嵗兓蛢?nèi)在關(guān)聯(lián)，為需求跟蹤和變更數(shù)據(jù)奠定基礎(chǔ).

下一步將重點圍繞進(jìn)一步研究需求跟蹤和需求變更，解決動態(tài)RGPS數(shù)據(jù)集的查詢優(yōu)化等問題；對需求分析，需求演化和需求驗證等活動的支撐服務(wù)；完善原型系統(tǒng)RGPS－RM的功能，增強交互式瀏覽查詢，并在云計算和大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域展開應(yīng)用研究.

致謝 感謝清華大學(xué)周立柱教授和唐杰副教授，武漢大學(xué)何克清教授，李兵教授和彭蓉教授，北京航空航天大學(xué)張莉教授，東北大學(xué)吳剛副教授的指導(dǎo)和幫助！

［1］李未.云計算和群體軟件工程［EB／OL］.［2013－04－22］.http：∥ ocow.copu.org.cn／zhutiyanjiang／201304／P020130422484782941399.pdf.

［2］馬于濤，何克清，李兵，等.網(wǎng)絡(luò)化軟件的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性實證［J］.軟件學(xué)報，2011，22（3）：381－407.

［3］陳小紅，尹斌，金芝.基于問題框架的需求建模：一種本體制導(dǎo)的方法［J］.軟件學(xué)報，2011，22（2）：177－194.

［4］劉建曉，何克清，王健，等.RGPS制導(dǎo)的按需服務(wù)組織與推薦方法［J］.2013，36（2）：238－251.

［5］ISO／IEC JTC1SC32WG2.ISO／IEC 19763－3，information technology－metamodel framework for interoperability［EB／OL］.［2014－06－11］.http：∥metadata－stds.org／19763／.

［6］王建.網(wǎng)絡(luò)式軟件的需求元建?？蚣芗瓣P(guān)鍵技術(shù)研究［D］.武漢，武漢大學(xué)，2008.

［7］Borland.Borland CaliberRM ［EB／OL］.［2013－03－29］.http：∥www.borland.com／us／products／caliber／index.html.

［8］IBM.DOORS（dynamic object oriented requirements system）［EB／OL］.［2014－12－03］.http：／／www.telelogic.com／index.cfm.

［9］IBM.Rational RequisitePro［EB／OL］.［2014－06－06］.ht－tp：∥www－306.ibm.com／software／awdtools／reqpro／.

［10］Wu Gang，Li Juanzi，Hu Jianqiang，et al.System Pi：a native RDF repository based on the hypergraph representation for RDF data model［J］.Journal of Computer Science Technology，2009，24（4）：652－664.

［11］Lu J，Ma L，Zhang L，et al.SOR：apractical system for ontology storage，reasoning and search［C］∥Proc of the 33rd Int′l Conf on Very Large Data Bases （VLDB 2007）.Austria：ACM Press，2007：1402－1405.

［12］Gugnani S，Roul R K.Triple indexing：an efficient technique for fast phrase query evaluation［J］.International Journal of Computer Applications，2014，87（13）：9－13.

［13］Cristianini N，Shawe－Taylor J.An introduction to support vector machines［M］.Cambridge，UK：Cambridge University Press，2000.

［14］李艷麗，周忠，吳威.一種雙層條件隨機場的場景解析方法［J］.計算機學(xué)報，2013，36（9）：1898－1907.

［15］Liu Wei，He Keqing.Requirements dynamic elicitation and analysis：heavyweight semantic inducement solution［J］.Special Issue on Software Engineering and Complex Networks：DCDIS Series B，2007，14（S6）：238－245.

［16］Elviawaty M，Eko K B，Heru S.Requirements recovery using ontology model for capturing end－to－end interaction of proven application software［J］.International Journal of Software Engineering and Its Applications，2013，7（6）：425－434.

［17］He Hongye，Wang Zhixue，Zhang Ying，et al.An ontologybased framework of requirements evolvement management［J］.Journal of Software，2012，7（9）：2018－2025.