公司或组织为了在遗留系统的基础之上,进行业务需求变更带来的持续迭代和改进,或者实现向新系统的迁移,并降低这一过程可能引起的不可预期的副作用,比如业务丢失等,需要仔细地提取遗留系统中的所有业务逻辑和规则。在处理遗留系统时,通常会采取,整合重叠的遗留系统,或者将遗留系统迁移到另外一个系统上,或者保留遗留系统并将庞大的高耦合的高层架构重构为一个松散耦合、敏捷灵活的架构。这些做法都需要解决一些共同的高层次的问题,首先,需要定义一系列抽象的模型或架构,包含所有系统需要保留的需求,然后,验证和协调模型和现有系统的匹配程度,最后使用验证过的模型来开发或对新的系统进行再工程。其中验证和协调模型和现有系统的匹配程度充满挑战。本文提出将给定领域的文本业务模型和同一领域下的系统的代码做关联分析的任务,可以有效减少验证过程中的工作量,提高工作效率。本文在信息检索技术的基础之上,分析了两种信息检索模型的优缺点,并使用向量空间模型表示业务模型和代码,基于潜在语义索引技术对向量空间进行降维,最后使用向量间的相似度来分析业务模型和代码间的关联程度。本文的创新点是充分挖掘了代码之间的关联关系来帮助分析业务模型和代码间的关联关系,同时使用了业务词典来改善关联分析效果。此外,本文设计并实现了业务模型和代码的关联分析框架,最后通过实验验证了框架的有效性。