摘要：为解决信息系统需求变更过程复杂、路径不清晰等问题,文章提出了基于可视化数据仓库的追踪方法。该方法设计多维评分函数量化需求间变更传播强度,结合有向加权图实现传播路径的动态生成与图形可视化。研究结果表明,该方法在信息需求频繁变更的情况下可准确识别变更路径,并生成可视化结果,具有良好的工程适用性与应用价值。

　　关键词：可视化数据仓库；需求变更；路径追踪

　　0引言

　　信息系统在实际运行中常面临频繁的需求变更,若缺乏有效的追踪机制,容易造成路径链断裂、版本冲突与变更影响不可控等问题。可视化数据仓库为变更行为的建模、评分与追踪提供了统一基础,能够提升变更链条透明度与关键节点识别效率。对此需构建一套评分函数驱动的可视化追踪方法,设计相应建模结构、图形渲染流程与交互组件,用于支持动态、可视化的路径链重构与影响识别。

　　1基于可视化数据仓库的追踪方法构建

　　1.1需求变更数据建模方法

　　需求变更追踪建模以可追溯性为目标,构建由需求版本表、变更记录表与模块映射表组成的多表结构,三者通过主外键关联形成完整的数据路径[1]。为支持对需求项之间变更传递关系的量化建模,引入路径影响评分函数Sij,用于衡量需求i向需求j的传播强度。设Pij为i到j的所有有向路径集合,路径中边权wuv表示需求间的变更影响权重,则Sij计算公式如式（1）所示：

　　式中,路径p由多个有向边(u,v)组成,每条边的权重wuv可基于需求共变频次、历史协同变更记录或模块耦合程度设定。结合评分结果确定关键路径并更新图结构,实现变更链条跟踪与局部深度分析。

　　1.2可视化表达模型构建机制

　　可视化模型基于评分图结构Sij构建有向加权图,需求项由节点表示,边权为传播强度评分。系统采用分层布局,按时间戳组织事件,分支路径借助邻接关系展开,关键路径以高亮显示,节点标注类型和责任角色,增强语义识别水平[2]。流程中“评分函数计算”模块由式（1）驱动,数据更新后系统自动执行评分计算,驱动图结构渲染。用户可通过交互组件选定任意节点生成影响子图,配合时间轴滑块实现图谱动态演化与版本对比,提升变更链条的可视性与追踪效率。

　　1.3多维权重评分函数的路径生成机制

　　变更传播路径的构建过程以节点间传播评分函数Sij为基础,系统根据需求项之间的有向连接关系生成影响路径网络。为提升评分判别的结构表达力,路径构建引入多维权重函数wij,该权重用于刻画任意两个需求项之间的局部变更传导强度,并作为路径乘积的一部分嵌入评分函数中。权重函数wij综合三类维度特征,如式（2）所示：

　　式中,Cij为模块i与j之间的调用频率；max(C)表示全系统中模块耦合频次最大值。该项用于衡量变更的结构影响扩散可能性。系统在构建传播路径时对所有候选边计算wij,并据此使用加权最短路径算法生成高优先级变更链条。若多个路径通向同一需求项,则系统保留权重乘积最高的路径用于图形渲染,以提升变更过程的结构可视性与路径辨识度。

　　2追踪方法实现关键技术

　　2.1数据集成与变更接入机制

　　需求变更数据接入流程由监听器触发机制与数据清洗规则组合构成。系统在代码提交、需求文档修订或任务流状态变更等操作事件上绑定监听节点,通过WebHook、版本控制API或数据库触发器获取原始变更数据[3]。数据清洗阶段,将无效记录与重复事件剔除,利用字段映射使异构源数据向仓库内统一结构对齐,将变更元数据自动归类到需求记录表及影响记录表,即刻触发评分函数运算逻辑,针对新引入路径开始打分与拓扑更新。整个流程低延迟写入,且可实现异步计算机制,维系高并发状况下系统响应水平。

　　2.2路径评分计算与结构渲染引擎

　　变更追踪的核心机制采用路径评分函数,迅速评估大量候选边权。系统运用经索引优化的边权数据库存储wij值,再构建路径缓存图推动高频路径评分更新过程。算法引擎基于Dijkstra加权路径搜索策略,对起始节点i生成所有可达路径,计算各条路径的评分值Sij,选定评分乘积达到最高值的路径为主渲染链。图结构渲染引擎将评分结果映射至SVG图层,并动态加载节点属性、路径标签与交互事件[4]。边权、路径颜色与节点大小依照评分结果分层表达,系统根据实时评分更新局部子图,保持追踪图谱与实际变更行为同步。

　　2.3图形交互机制与追踪视图构建

　　用户侧界面集成图形探索器与路径追踪器两类组件。用户交互行为与评分逻辑保持同步。例如,当用户筛选“责任人为X且模块为Y”的条件时,系统激活评分函数后重构子图,只保留满足筛选条件的路径区间,同时满足分析与归档两项需求[5]。逻辑架构呈现从变更捕捉至评分输出,再到图层渲染并与用户交互的完整流程,模块与模块之间达成数据结构兼容、逻辑解耦,保证追踪效率,同时兼顾系统适配性。

　　2.4核心技术适配与性能保障机制

　　系统在高频变更环境下通过路径评分缓存池减少重复计算,前端采用分块加载与延迟渲染降低开销。存储层结合列式数据库与图数据库索引提升查询效率,图结构更新采用局部子图增量方式避免全图重构,并在评分中设置阈值与跳数上限,确保任务在有限时间内完成,维持实时响应与稳定运行。

　　3仿真实验与应用效果验证

　　3.1实验环境与数据设置

　　仿真实验部署于本地测试平台,基于Neo4j与D3.js实现路径计算逻辑,前端使用D3.js构建可交互图谱展示。实验数据集包含2600条版本化需求记录,按模块划分为8个功能区块,模拟连续变更周期共14天,覆盖43次结构性变更事件、118条路径调整。

　　评分参数设置为α=0、β=0.4、γ=0.2,路径评分阈值设定为0.1,最大传播深度为4跳,路径缓存上限为300条。系统在数据接入后自动完成清洗、权重更新、路径评分与图谱生成,图形前端保持5s自动刷新周期用于同步模拟变更状态。

　　3.2路径追踪效果分析

　　评分模型在多个变更节点下生成路径图谱,实验中选取变更频率高的节点作为起点进行追踪,可见系统准确标识出多条高评分路径。数据显示,节点A4与B2间存在评分为0.68的变更传播路径,优于其他平行路径。节点聚合度分析表明高评分路径更集中于模块C与模块F之间,说明系统评分函数能有效捕捉模块间高频协同变更关系,并在渲染中突出关键链条,提升识别效率。

　　3.3综合评估

　　不同数据规模下路径评分模块的计算延迟与图谱加载响应时间如表1所示。性能测试表明评分函数适配图结构搜索任务,延迟可控,渲染过程未出现节点拥塞与路径断裂。

　　为评估路径评分模型对真实变更关系的识别水平,采用脱敏项目数据作为参照标准。20条样本抽取自系统自动生成的52条变更路径,与实际开发文档中记录的依赖关系相比,平均路径识别准确率达92.6%。评分函数构造的多维权重结构在变更频率高、时效短与模块耦合强的路径识别场景里优势显著,可实现非关键跳转与噪声路径过滤。仿真结果表明评分模型具备高精度路径识别能力。

　　4结语

　　文章基于可视化数据仓库的需求变更追踪方法,围绕评分建模、路径生成与可视化表达展开模型建构。仿真结果表明,评分模型具备良好的计算性能、可视化响应能力与路径识别精度,支持需求变更过程中的关键链条识别与影响范围限定。该方法在传播结构识别精度、图形响应延迟与评分性能方面表现稳定,具备在中大型信息系统中部署的可行性。

参考文献

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　　[4]吴宪传,吴绍荣,颜远海.基于大数据的电商数据仓库可视化平台的设计与实现[J].现代计算机,2023,29(21):61-70.

　　[5]林加华,李*虹,姜华.一种基于安全散列加密算法的数据库操作痕迹可证明追踪算法[J].现代计算机,2022,28(22):42-46.