Page 198 - 《软件学报》2026年第5期

潘伟丰 等: 基于动态分析和引力公式的关键类识别 2077

从图 10 可知, 当采用 DWM 为 CCN 中不同类型的耦合赋权时: 1) 没有一种方法在这 8 个系统的 25 个阈值
处都取得了最好的结果; 2) 在 argoUML 系统中, CDAG 均优于 (或不差于) 其他 11 种对比方法; 3) 除 argoUML 系
统外, CDAG 在部分阈值处比 iFit、Pride、MinClass、ICOOK、k-core、h-index 等方法差. 当采用 OWM 或 EWM
为 CCN 中不同的耦合类型赋权时, 我们也得到了类似的结果 (结果如图 11 和图 12 所示).

1.0 1.0 1.0 1.0

0.9
0.8 0.8 0.8 0.8
0.7
0.6 0.6 0.6 0.6
Recall 0.4 Recall 0.4 Recall 0.4 Recall 0.5
0.4
0.2
0.2 0.2 0.2 0.3
0.1
0 0 0 0
0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 −0.1 0 5 10 15 20 25
top-k top-k top-k top-k
(a) argoUML (b) jEdit (c) jHotDraw (d) jMeter
1.0 1.0 1.0
0.9 0.60
0.55
0.8 0.50 0.8 0.8
0.7 0.45
0.40
0.6 0.35 0.6 0.6
Recall 0.5 Recall 0.30 Recall 0.4 Recall 0.4
0.25
0.4
0.20
0.3
0.2 0.15 0.2 0.2
0.10
0.1 0.05
0 −0.05 0 0 0
−0.1 −0.10
0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25
top-k top-k top-k top-k
(e) Mars (f) Maze (g) PDFBox (h) wro4j
a-index PageRankBR PageRank ICOOK h-index k-core
PageRankIVOL ElementRank Pride MinClass iFit CDAG
图 11 Recall@top-k (使用 OWM 为不同类型的耦合赋权)

1.0 1.0 1.0 1.0
0.9
0.8 0.8 0.8 0.8
0.7
0.6 0.6 0.6 0.6
Recall 0.4 Recall 0.4 Recall 0.4 Recall 0.5
0.4
0.3
0.2 0.2 0.2 0.2
0.1
0 0 0 0
−0.1
0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25
top-k top-k top-k top-k
(a) argoUML (b) jEdit (c) jHotDraw (d) jMeter
1.0 0.65 1.0 1.0
0.9 0.60
0.8 0.55 0.8 0.8
0.50
0.7 0.45
0.6 0.40 0.6 0.6
0.35
Recall 0.5 Recall 0.30 Recall 0.4 Recall 0.4
0.4
0.25
0.3 0.20
0.2 0.15 0.2 0.2
0.1 0.10
0.05
0 0 0 0
−0.1 −0.05
0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25
top-k top-k top-k top-k
(e) Mars (f) Maze (g) PDFBox (h) wro4j
a-index PageRankBR PageRank ICOOK h-index k-core
PageRankIVOL ElementRank Pride MinClass iFit CDAG
图 12 Recall@top-k (使用 EWM 为不同类型的耦合赋权)

与 RQ1 中类似, 我们也使用 Friedman 检验进一步分析不同方法在整个测试集 (8 个系统) 上的整体性能. 12
种方法的平均排名如图 13 所示, 其相应的 P 值均远小于 0.05. 这表明我们的结果拒绝原假设 (不同方法之间没有
差异), 即这些方法之间存在显著差异. 从图 13 可知: 1) 当使用 DWM 为不同耦合类型赋权时, CDAG 明显优于其
他 11 种方法, 仅在 top-14、top-15 处略差于 iFit 方法; 2) 在 OWM 和 EWM 两种不同的耦合类型赋权方式下,
CDAG 与 iFit 不相上下, 但是明显优于其他 10 种对比方法.