數據挖掘技術在軟件工程的應用

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數據挖掘技術應用于軟件工程，可以根據軟件操作目的自動搜索有效信息數據，搜索過程需要按照一定的算法進行數據分類和排序，并建立與之匹配的分析模型，探究不同數據之間的內在聯系和發展規律，從而為后續軟件開發和運行維護管理提供可靠的數據支持。

軟件工程與數據挖掘技術的內涵

1.軟件工程的內涵軟件工程是基于工程理念，采用先進的科學技術和合適的數學方法進行的軟件開發和運行維護管理。在軟件開發過程中會根據實際需要對相關數據進行運算，運算過程所產生的數據稱為軟件工程數據，這種利用數學方法運算獲得的龐大而安全、完整的軟件工程數據常被用來進行軟件系統測試，可為軟件運行維護管理提供可靠的數據支持。2.數據挖掘技術的內涵數據挖掘技術是一種基于大數據建立的綜合性現代信息數據處理技術，能夠根據工作實際需要對數據進行轉化、處理和分析，不但可以提升信息數據處理效率和處理質量，而且還能挖掘數據背后蘊涵的價值，具有程序復雜度高、運算計算量大等特點。數據挖掘是數據收集的動態過程，通過借助人工智能、數據庫、機器學習、知識工程、統計學、信息檢索、數據可計算等多種技術實現從海量數據中篩選出符合條件的信息數據，然后通過數據分析挖掘出有應用價值和研究價值的數據。數據挖掘流程主要包括數據的預處理、挖掘、整合三個環節。其中，數據預處理主要是對原始數據采用合適的數學計算方法進行整體脈絡梳理和識別、轉化，同時剔除無效數據，并對預處理后獲得的數據進行抽樣檢測；數據挖掘主要是對預處理后的數據和系統新生數據采用系統算法和對應的分析模型進行分類和預測處理；數據整合主要是對得到的結果數據進行評價，用戶可以根據自身實際需要對數據進行選擇性應用，彰顯數據最終價值，提升用戶體驗效果。

數據挖掘技術應用于軟件工程的意義

1.有利于信息數據正確錄入軟件工程原始數據種類繁多、分布混亂，有效數據與垃圾數據共存。數據挖掘技術具有自主選擇功能，能夠實現對原始數據自動處理和清洗，根據需要篩選、過濾出有價值的目標數據，且后臺運算能力非常強，不但能夠提高系統運行效率，而且還能有效避免數據運算混亂或數據破損、丟失等問題，提高了數據處理的完整性、有效性和準確性，從而可以保證信息數據正確錄入。另外，通過對提取的目標數據真實性進行反復驗證，也能夠為軟件開發和項目管理提供可靠的數據支持。2.有利于增強信息數據理解數據挖掘技術通過對原始數據進行有效識別、權威分類、特征分析和細化處理，從而建立完善的數據管理平臺進行數據分類管理，為用戶提供方便、快捷的數據查詢服務。在軟件工程領域應用數據挖掘技術，不但提高了工作效率，節省了時間成本和人力成本，而且能夠充分發揮數據挖掘技術的技術優勢，實現信息數據有效整合，有利于增強企業對信息數據的深入理解。3.有利于提升信息數據利用率軟件從開發到應用整個過程將會產生大量數據，首先利用數據挖掘技術對數據從多個角度進行分類和整理，然后再通過各種算法篩選和提取目標數據，最后對目標數據進行深度挖掘和應用，可有效提升信息數據利用效率。企業利用數據挖掘技術可以將混亂、抽象的數據轉化為有序、易于理解的數據，便于進行數據分析和直接應用，同時也可以根據實踐需要選擇數據，挖掘數據背后蘊涵的價值獲得商機，進而及時調整運營策略搶占市場先機，推動企業可持續發展。

數據挖掘技術在軟件工程中的實際應用

1.軟件版本信息挖掘軟件版本信息具有控制、維護軟件系統的作用和功能，因此軟件版本信息挖掘管理屬于軟件工程的關鍵性工作。軟件開發過程中涉及的程序代碼類型多種多樣，而且每次更新都會產生新的代碼，面臨著軟件版本信息管理混亂的問題。將數據挖掘技術應用于軟件版本信息挖掘，能夠實現軟件版本各種信息資源同步更新、全方位管控。通過對比分析軟件歷史變更信息，可以有效挖掘不同版本、各個模塊之間的內部聯系，直觀體現軟件內部結構，快速找出軟件存在的結構問題并采取有效措施予以解決；可以及時更新相關數據，提高程序代碼融合效率，幫助軟件開發人員實現對程序代碼的統一控制，確保軟件開發質量，推動項目目標任務順利達成。2.軟件執行記錄挖掘對軟件執行記錄進行數據挖掘，可以發現不同代碼之間的關聯性，對于深入理解代碼的作用、功能和更好地開展軟件維護管理具有重要意義。數據挖掘技術在軟件執行記錄中的應用，主要是通過插裝、跟蹤、記錄、分析等幾個步驟實現對軟件執行記錄數據挖掘，其實質是利用對軟件跟蹤來逆向建模的過程。①在目標測試代碼中插裝跟蹤模型，完整記錄軟件執行過程。②對預處理后的軟件執行記錄信息采用分類、類聚、關聯等方式展開分析，加深對軟件作用、功能理解。③根據分析結果提取關鍵信息，再次進行跟蹤分析，探究不同系統模塊程序代碼之間的關聯性。④繪制系統整體結構，建立系統功能模塊，方便軟件開發人員管理和維護軟件系統。3.開源軟件數據挖掘開源軟件是給用戶提供的免費試用軟件，其中克隆代碼檢測應用非常普遍，主要包括文本對比、程序結構對比、標識符對比、語義應用和索引對比等四種檢測方法，在軟件工程中的應用需要根據實際需求選擇相應的檢測方法。克隆代碼技術能夠根據軟件開發相關標準實現代碼快速拷貝和復制，然后根據軟件開發目標和要求對拷貝的代碼進行修改、完善和進一步檢測，避免錯誤代碼傳遞，確保系統正常運行。克隆代碼技術不但改善了復制與粘貼的效率，提高了克隆代碼檢測速度，同時可以規避代碼漏洞對軟件系統影響，為開源軟件開發和系統后期維護管理提供更多便利條件。但是，克隆代碼技術的應用會受到環境開放性與動態性、數據多樣性、Web軟件開發大眾化等因素影響，給用戶使用帶來管理和安全方面的問題。隨著數據挖掘技術的不斷進步與完善，其中對軟件應用情況、錯誤報告、開發者詳細信息等都會進行有效跟蹤和自動記錄，有助于軟件開發人員構建出典型的社會網絡，詳細了解和準確把握網絡動態變化，從而提高開源軟件開發質量，提升開源項目管理整體效果。4.軟件故障檢測數據挖掘通過軟件故障檢測數據挖掘，能夠預判軟件故障的發生，可以提前采取預防性措施排除隱患，提高軟件管理的針對性，確保軟件系統安全運行。數據挖掘技術的應用能夠對與軟件漏洞或缺陷有關的項目進行全面檢測和對數據的真實性進行反復驗證，并利用對比排查的方式實現代碼有效識別、準確定位和詳細描述，幫助軟件開發人員快速找到故障原因，并采取針對性措施修復漏洞或缺陷。例如發動機的穩態故障檢測，數據挖掘技術的運用可以構建引發發動機穩態故障所有因素的參數集合，技術人員通過觀察參數變化可以準確判斷發動機是否存在故障，故障發生的具體位置以及發生的原因等，從而快速進行針對性處理。

數據挖掘技術在軟件工程中的應用方法

1.關聯法。通過深入分析挖掘已掌握的數據，進而探究不同數據之間的隱含關系，如相互關系、因果關系等。為了提升數據挖掘技術在軟件工程中的應用效果，需要軟件開發人員高度重視二者的關聯性，利用數據挖掘技術的優勢提高信息數據支持度和置信度，從而為軟件工程順利發展提供基礎保障。2.分類法。首先通過構建分析模型，將概念集、數據類集引入模型以準確描述信息數據特征，然后預測數據庫中分類標號、離散值的執行動作，進而實現對采集的目標信息數據進行系統分類；其次通過對比不同類型數據的應用差異，進一步了解和掌握各種類型數據的發展規律。3.聚類法。按照種類、性質、簇將原始數據進行劃分，然后再根據實際需要對目標數據細化處理，確保同類型、同性質、同簇數據之間具有較高的相似度，反之則具有較大的差異性。

作者：韓建友 單位：浪潮通信信息系統有限公司