本书围绕“软件开发大数据分析”这一主题介绍相关研究与实践。其中，第1章对软件开发大数据分析的问题背景及软件开发的数字化和智能化发展目标进行介绍和分析，同时对本书的内容进行概述；第2章对软件开发大数据分析中常用的程序分析技术进行介绍，包括静态程序分析、动态程序分析、代码差异分析、演化分析等；第3章和第4章针对软件质量问题分析这一主题分别介绍代码层面的软件缺陷分析及设计层面的软件设计质量分析；第5～7章围绕数据驱动的软件开发质量追溯体系这一目标，分别介绍代码克隆分析与管理、软件供应链风险分析、代码质量与开发效能分析三方面技术；第8章围绕软件开发智能化这一主题，具体介绍代码资产挖掘与推荐，包括基于克隆分析的代码资产抽取、搜索式代码推荐、生成式代码推荐技术。 本书适合IT及互联网行业从事软件质量与流程管理、软件研发效能管理的技术专家和工程师阅读，也适合对软件开发大数据分析与挖掘及软件智能化开发等领域感兴趣的学生和研究人员阅读。

第1章 软件开发大数据分析概述
1.1 问题背景
1.1.1 快速交付与可信保障的双重压力
1.1.2 软件的复杂性
1.1.3 问题与挑战
1.2 软件开发的数字化和智能化
1.3 软件分析基础
1.4 代码与设计质量分析
1.5 软件开发质量追溯体系
1.6 小结
参考文献
第2章 软件分析技术基础
2.1 静态程序分析
2.1.1 程序的表示
2.1.2 程序语义
2.1.3 静态程序分析简介
2.2 动态程序分析
2.2.1 Tracing和Profiling
2.2.2 动态切片
2.2.3 动态符号执行
2.3 代码克隆检测
2.3.1 代码克隆相关概念
2.3.2 代码克隆检测的总体流程
2.3.3 代码克隆检测方法
2.4 代码差异分析
2.4.1 基于文本的差异分析
2.4.2 基于语法树的差异分析
2.5 代码演化分析
2.5.1 代码共变的识别
2.5.2 代码共变识别的挑战及解决方案
2.5.3 代码共变分析的应用
2.6 小结 参考文献
第3章 软件缺陷分析
3.1 基于静态分析的缺陷分析
3.1.1 程序的状态和语义
3.1.2 抽象解释理论
3.1.3 基于抽象解释的程序分析
3.1.4 案例分析
3.2 基于深度学习的缺陷分析
3.2.1 基于代码快照表示学习的缺陷检测
3.2.2 基于代码变更表示学习的缺陷检测
3.3 基于大模型的缺陷分析
3.3.1 基于大模型的缺陷定位
3.3.2 基于大模型的缺陷检测
3.3.3 基于大模型的缺陷修复
3.4 缺陷案例挖掘与分析
3.4.1 缺陷库概述
3.4.2 基于自动化测试的缺陷案例收集
3.4.3 缺陷案例分类与利用
3.5 小结
参考文献
第4章 软件设计质量分析
4.1 概述
4.1.1 软件设计质量分析的目标
4.1.2 软件设计质量分析的方式
4.2 模块级软件设计质量分析
4.2.1 代码内聚度
4.2.2 代码耦合度
4.2.3 代码复杂度
4.2.4 代码重复度
4.3 架构级软件设计质量分析
4.3.1 架构复杂度分析
4.3.2 模块化
4.3.3 层次结构分析
4.3.4 软件实现与架构设计的一致性分析
4.3.5 基于变更传播的设计质量分析
4.4 软件设计异味检测
4.4.1 设计异味概述
4.4.2 典型的设计异味
4.5 微服务架构设计质量分析
4.5.1 单体应用拆分方法
4.5.2 微服务架构反模式
4.6 小结
参考文献
第5章 代码克隆分析与管理
5.1 概述
5.2 代码克隆分析技术
5.2.1 代码克隆量与代码克隆比例分析
5.2.2 代码克隆谱系分析
5.2.3 代码克隆一致性修改分析
5.2.4 代码克隆与缺陷的关系分析
5.2.5 代码克隆危害分析
5.3 代码克隆管理技术
5.3.1 代码克隆的监控
5.3.2 基于危害分析的代码克隆管理
5.3.3 代码克隆一致性维护的推荐
5.3.4 面向软件维护的代码克隆可视化
5.4 小结
参考文献
第6章 软件供应链风险分析
6.1 软件供应链风险概述
6.2 软件成分分析
6.2.1 基于包管理器的成分分析
6.2.2 基于代码指纹的成分分析
6.3 安全风险分析
6.3.1 漏洞数据库构建
6.3.2 漏洞传播影响分析
6.3.3 恶意软件包检测
6.4 许可证风险分析
6.4.1 许可证冲突检测
6.4.2 许可证违反检测
6.5 维护风险分析
6.5.1 组件冲突检测
6.5.2 组件版本统一分析
6.5.3 组件版本升级推荐
6.6 小结
参考文献
第7章 代码质量与开发效能分析
7.1 概述
7.1.1 软件开发质量和效能分析的挑战
7.1.2 面向质量和效能的代码大数据分析思路
7.2 代码质量分析
7.2.1 概述
7.2.2 静态缺陷
7.2.3 代码克隆
7.2.4 代码复杂度
7.2.5 第三方库
7.2.6 代码质量的可视化
7.3 开发效能分析
7.3.1 概述
7.3.2 开发效能分析的指标体系
7.3.3 代码贡献
7.3.4 代码损耗
7.3.5 开发任务与代码的关联分析
7.4 小结
参考文献
第8章 代码资产挖掘与推荐
8.1 概述
8.2 基于克隆分析的代码资产抽取
8.2.1 抽取通用功能实现
8.2.2 抽取软件设计模板
8.3 搜索式代码推荐
8.3.1 基于信息检索的自然语言代码搜索
8.3.2 基于深度学习的自然语言代码搜索
8.3.3 基于相似性的代码到代码搜索
8.4 生成式代码推荐
8.4.1 生成式代码推荐技术思路
8.4.2 基于传统方法的生成式代码推荐技术进展
8.4.3 基于大模型的生成式代码推荐技术进展
8.5 小结
参考文献