1（浙江工商大学计算机与信息工程学院 杭州 310018);2（澳大利亚蒙纳士大学信息技术学院 澳大利亚墨尔本 3800) (yewang@zjgsu.edu.cn)
出版日期: 2021-04-01基金资助:浙江省自然科学基金项目(LY21F020011,LY20F020027,LY19F020003)；国家自然科学基金项目(61672459)Intelligent Requirements Elicitation and Modeling: A Literature Review
Wang Ye1, Chen Junwu1, Xia Xin2, Jiang Bo11（School of Computer and Information Engineering,Zhejiang Gongshang University,Hangzhou 310018);2（Faculty of Information Technology,Monash University,Melbourne,Australia 3800)
Online: 2021-04-01Supported by:This work was supported by the Natural Science Foundation of Zhejiang Province (LY21F020011, LY20F020027, LY19F020003) and the National Natural Science Foundation of China (61672459).摘要/Abstract
摘要： 需求获取和建模是指从需求文本或记录中获取显式和隐式的需求，并通过表格化、图形化、形式化等方法构建相应模型的过程，是软件开发过程中极为关键的一步，为后续系统设计与实现铺平道路，提高软件开发效率和质量，提升软件系统稳定性和可行性.研究者们在需求获取与建模方面获得了一系列研究成果，根据其关注阶段不同，可以将它们分为需求知识提取、需求知识分类和需求模型构建3个方面.鉴于传统方法在知识获取、模型构建的准确性和效率方面一直存在弊端，近年来，越来越多的研究者们将具有广泛应用性的人工智能技术与需求获取、需求分类、需求建模方法相结合，提出了一系列智能需求获取与建模的方法和技术，从而弥补了传统方法的不足.着重从智能需求获取与建模角度着手，对近年来的研究进展进行梳理和总结.主要内容包括：1)统计并分析人工智能技术在需求知识提取、需求知识分类和需求模型构建中使用的方法和技术；2)总结了智能需求获取与建模过程中采用的验证方法和评估方法；3)从科学问题和技术难点2个方面归纳得出目前智能需求获取与建模的关键问题，围绕集成式和动态化模型构建、与其他软件工程活动关联、智能需求知识分类的粒度、数据集构建、评估指标构建和工具支持6部分，阐述了上述问题的可能解决思路和未来发展趋势.
参考文献
相关文章 15
| [1] | 李涵, 严明玉, 吕征阳, 李文明, 叶笑春, 范东睿, 唐志敏. 图神经网络加速结构综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(6): 1204-1229. |
| [2] | 邵天竺, 王晓亮, 陈文龙, 唐晓岚, 徐敏. 一种减少网络振动的智能路由选择算法设计[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(6): 1261-1274. |
| [3] | 王慧娇, 丛鹏, 蒋华, 韦永壮. 基于深度学习的SIMON32/64安全性分析[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(5): 1056-1064. |
| [4] | 潘旭东, 张谧, 颜一帆, 陆逸凡, 杨珉. 通用深度学习语言模型的隐私风险评估[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(5): 1092-1105. |
| [5] | 李明慧, 江沛佩, 王骞, 沈超, 李琦. 针对深度学习模型的对抗性攻击与防御[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(5): 909-926. |
| [6] | 孙聪, 李占魁, 陈亮, 马建峰, 乔新博. 面向数字货币特征的细粒度代码注入攻击检测[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(5): 1035-1044. |
| [7] | 汪嘉来, 张超, 戚旭衍, 荣易. Windows平台恶意软件智能检测综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(5): 977-994. |
| [8] | 周纯毅, 陈大卫, 王尚, 付安民, 高艳松. 分布式深度学习隐私与安全攻击研究进展与挑战[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(5): 927-943. |
| [9] | 任泽众, 郑晗, 张嘉元, 王文杰, 冯涛, 王鹤, 张玉清. 模糊测试技术综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(5): 944-963. |
| [10] | 吴宗友, 白昆龙, 杨林蕊, 王仪琦, 田英杰. 电子病历文本挖掘研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(3): 513-527. |
| [11] | 廖海斌, 徐斌. 基于性别和年龄因子分析的鲁棒性人脸表情识别[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(3): 528-538. |
| [12] | 付章杰, 李恩露, 程旭, 黄永峰, 胡雨婷. 基于深度学习的图像隐写研究进展[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(3): 548-568. |
| [13] | 周鹏, 武延军, 赵琛. 一种融合程序员和神经网络的自动化程序生成方法[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(3): 638-650. |
| [14] | 古天龙, 冯旋, 李龙, 包旭光, 李云辉. 基于社会新闻数据集的伦理行为判别方法[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(2): 253-263. |
| [15] | 陈晋音, 陈奕芃, 陈一鸣, 郑海斌, 纪守领, 时杰, 程瑶. 面向深度学习的公平性研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(2): 264-280. |
PDF全文下载地址:
https://crad.ict.ac.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=4396
