基于KAOS和XML的横切关注点识别与分离方法

"该资源是一篇2011年的学术论文，主要探讨了一种结合KAOS（知识获取的自动规范）和XML（可扩展标记语言）的横切关注点识别方法，旨在解决软件开发中关注点交织和分散的问题，提高软件的可读性、可维护性和可复用性。该方法通过需求建模、XML映射和识别算法来实现对横切关注点的识别，并在案例系统中验证了其可行性和稳定性。" 本文介绍了一种新的横切关注点识别方法，它将KAOS（Knowledge Acquisition in Automated Specification）理论与XML技术相结合。KAOS是一种需求工程方法，主要用于分析和建模软件需求，特别是非功能需求，如安全性、性能等。这种方法首先要求对待开发的系统进行全面的需求建模，这是软件开发的重要基础，确保了对系统功能和非功能需求的清晰理解。 接着，论文提到了将需求模型映射到XML文件中的步骤。XML作为一种数据交换和存储的标准化语言，允许数据以结构化的方式表示，便于处理和解析。通过这种方式，需求模型可以被有效地转化为机器可读的形式，为后续的横切关注点识别提供便利。 识别横切关注点是面向方面编程（Aspect-Oriented Programming, AOP）的核心概念，目的是将系统级关注点（如日志、安全和性能）与核心业务逻辑（核心级关注点）分离，以减少代码的耦合度。论文中提到的识别算法能够在需求阶段识别出这些横切关注点，从而在早期就能进行有效的关注点分离，改善软件的架构和设计。 文中指出，现有的AORE方法存在一定的局限性，例如只能处理非功能性需求或者不适用于大型系统。因此，提出的基于KAOS和XML的方法试图弥补这些不足，通过实验验证了其在案例系统中的有效性，证明了这种方法可以成功地识别横切关注点，并且具有较好的稳定性和适应性。 这篇论文对于理解和实践面向方面需求工程提供了新的视角，尤其是对于那些寻求在需求阶段就解决横切关注点问题的软件开发者和研究人员来说，具有重要的参考价值。通过将KAOS的理论应用于需求建模，结合XML的结构化表示，该方法提供了一种更为系统化和可操作的横切关注点识别工具，有助于提升软件的可维护性和可扩展性。