基于Web2.0和语义技术的需求获取与分析方法研究

互联网环境下，如何分析用户的初始需求、引导用户完善需求表达是基于复用的软件开发所面临的一项重大挑战。从本质上讲，需求分析是一个从领域知识向信息科学知识逐步转化的过程。鉴于知识的海量性和增长性，本项目提出建立一种开放式的需求分析过程。主要思想包括：1）建立一种基于Web2.0的需求获取与分析方法，邀请大众参与需求分析过程，以利用大众在背景知识方面的互补性优势；2）依靠大众力量创建领域本体，采用领域本体来描述信息资源的含义，利用基于本体的推理来发现与需求具有语义关联的各类资源；3）依据知识来源理论对源自多本体的需求分析结果的可信性进行判断；4）将需求分析的结果设定为现实资源和计算资源相融合的综合性解决方案，以符合大众的视角和表达习惯。研究成果能够为准确获取用户需求、促进信息资源复用提供支持。

本项目完了预先拟定的研究内容，执行符合最初方案设计，实验路线未做重大调整。互联网环境下，如何分析用户的初始需求、引导用户完善需求表达是基于复用的软件开发所面临的一项重大挑战。针对这一问题，本项目从四个方面展开研究。.1）领域资产建模与注册。我们基本完成了国际标准ISO/IEC 19763-5,-7,-8的研制工作。 这些标准能够为业务过程，服务，领域角色与目标的注册提供支持。此外，我们还提出了一种基于概率、融合领域特性的服务聚类模型DSCM，然后基于该模型提出了一种面向主题的服务聚类方法。我们申请了3项专利，分别为基于WSDL的Web服务描述的本体学习方法、一种面向领域服务目标的知识库创建方法和一种面向领域主题的Web服务聚类方法。我们完成了3个软件，分别为本体可视化建模，领域规则的创建与查询和基于领域知识的Web服务注册提供支持。该方向的研究工作获得了2014年度计算机学会科技进步一等奖。2）基于Web2.0的需求获取方法。针对用户的情境需求的获取问题，我们提出了一种基于领域模型的情境建模方法。该方法利用大众用户服务选择的成功经验和虚拟的环境感知器对用户的初始需求进行处理，最终得到情境感知的需求。我们提出了一种情境感知的角色挖掘方法。该方法能够根据用户的兴趣和习惯自动将用户分组。我们建立了一个基于Android的RDF资源创建工具，以有效利用普通大众提供的信息。3）基于大众参与和领域资产复用的需求分析方法。我们提出了一种面向大众用户的Web资源混搭方法。我们选取了Deri Pipes进行了用户行为方面的研究，以了解用户行为与领域需求之间的关系。我们提出了一种基于用户创建行为的领域潜在需求分析方法，以协助推断Web上关键的领域资源是否缺失。4）面向混合型解决方案的需求过程研究。用户需求的变化是创建混合不同类型领域资源的重要契机。因此，我们提出了一个SOA演化的分类框架。业务规则的变化是用户创建混合型方案的另一重要时机。因此，我们提出了一种基于业务规则引擎的SaaS应用开发框架，将业务规则从SaaS应用中剥离开来，作为一个单独的、可以在线维护的部分，允许租户安全的进行升级、删除或者创建规则。此外，我们提出了一种按需的、面向服务的模型驱动架构ODSOMDA。 该架构将SOA的相关元素与MDA架构相融合，以实现基于RGPS（角色，目标，过程和服务）的模型转换。