8、需求获取的重要性 需求获取可能是软件开发中最困难、最关键、最易出错及最需要交流的方面、体现在： 需求的不稳定性，在整个软件生存周期内软件需求会随着时间的推移发生变化； 需求的不准确性，用户和开发人员的认识会随着使用系统实现业务流程的实践逐步提高，一开始不可能设想得面面俱到。 需求获取只有通过有效的客户/开发者的合作才能成功

需求获取的目的 清楚地理解所要解决的问题 完整地获取用户需求 *

安全技术-网络信息-面向信息系统的需求获取工具研究与开发.pdf

软考高级系统分析师 需求获取技术 达标论文（大于45）

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需求获取被称为软件过程中最敏锐的知识密集型活动。 需求的质量支持任何软件开发的成功。 文献回顾表明，科学家们已经通过新兴的需求获取过程的各种工具和方法准备了主要支持。 然而，需求工程师要想在整个过程中进行需求获取活动，仍然面临着许多挑战。 一些关键挑战是用户和分析师之间的沟通不畅、支持工具和利益相关者的参与。 这些问题可能导致低效的结果和系统开发的结束。 之前的研究历史表明，人工智能 (AI) 方法可以通过提出几种方法/工具在一定程度上计算机化某些程序，从而在用户和分析师之间提供有效的沟通，从而在这方面提供帮助。 本研究的目的是对需求获取的每个阶段的问题进行分类，并探索人工智能技术来解决这些公认的挑战。 此外，该研究还通过维恩图发现了这些挑战与其潜在的 AI 解释之间的联系。 这项研究是对我们之前工作的补充，在这里，尝试在许多需求获取技术中结合和描述 AI 技术。

需求获取的误区 缺乏计划性：随意、走过场，预先没计划 缺乏科学性：未从本质入手 捕获对象不明确，甚至造成岐义 过于迷信现有文档 过于迷信“听”到的东西

需求工程思维导图

需求获取和建模是指从需求文本或记录中获取显式和隐式的需求,并通过表格化、图形化、形式化等方法构建相应模型的过程,是软件开发过程中极为关键的一步,为后续系统设计与实现铺平道路,提高软件开发效率和质量,提升软件系统稳定性和可行性.研究者们在需求获取与建模方面获得了一系列研究成果,根据其关注阶段不同,可以将它们分为需求知识提取、需求知识分类和需求模型构建3个方面.鉴于传统方法在知识获取、模型构建的准确性和效率方面一直存在弊端,近年来,越来越多的研究者们将具有广泛应用性的人工智能技术与需求获取、需求分类、需求建模方法相结合,提出了一系列智能需求获取与建模的方法和技术,从而弥补了传统方法的不足.着重从智能需求获取与建模角度着手,对近年来的研究进展进行梳理和总结.主要内容包括:1)统计并分析人工智能技术在需求知识提取、需求知识分类和需求模型构建中使用的方法和技术;2)总结了智能需求获取与建模过程中采用的验证方法和评估方法;3)从科学问题和技术难点2个方面归纳得出目前智能需求获取与建模的关键问题,围绕集成式和动态化模型构建、与其他软件工程活动关联、智能需求知识分类的粒度、数据集构建、评估指标构建和工具支持6部分,阐述了上述问题的可能解决思路和未来发展趋势.