如何从海量制品关联信息和跟踪轨迹数据中有效挖掘需求跟踪先验知识，进而为开发人员提供智能友好的主动需求跟踪导航服务一直是国内外在软件维护和需求工程等方面的研究热点和难题。本课题拟构建以人为中心的需求跟踪过程模型，并重点研究多维度制品相关性度量模型、跟踪行为表征模型以及规则学习模型，以探索基于海量制品关联信息和跟踪轨迹数据的跟踪行为认知和主动学习机理。其中，需求跟踪过程模型将定义需求跟踪生命周期，并承载体现最佳跟踪实践的知识体系；制品相关性度量模型将融合不同维度的制品关联信息，以表征跟踪行为的宏观和...
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