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

軟件工程與數(shù)據(jù)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(shù)學方法進行的軟件開發(fā)和運行維護管理。在軟件開發(fā)過程中會根據(jù)實際需要對相關數(shù)據(jù)進行運算，運算過程所產生的數(shù)據(jù)稱為軟件工程數(shù)據(jù)，這種利用數(shù)學方法運算獲得的龐大而安全、完整的軟件工程數(shù)據(jù)常被用來進行軟件系統(tǒng)測試，可為軟件運行維護管理提供可靠的數(shù)據(jù)支持。2.數(shù)據(jù)挖掘技術的內涵數(shù)據(jù)挖掘技術是一種基于大數(shù)據(jù)建立的綜合性現(xiàn)代信息數(shù)據(jù)處理技術，能夠根據(jù)工作實際需要對數(shù)據(jù)進行轉化、處理和分析，不但可以提升信息數(shù)據(jù)處理效率和處理質量，而且還能挖掘數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)收集的動態(tài)過程，通過借助人工智能、數(shù)據(jù)庫、機器學習、知識工程、統(tǒng)計學、信息檢索、數(shù)據(jù)可計算等多種技術實現(xiàn)從海量數(shù)據(jù)中篩選出符合條件的信息數(shù)據(jù)，然后通過數(shù)據(jù)分析挖掘出有應用價值和研究價值的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘流程主要包括數(shù)據(jù)的預處理、挖掘、整合三個環(huán)節(jié)。其中，數(shù)據(jù)預處理主要是對原始數(shù)據(jù)采用合適的數(shù)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(shù)據(jù)，并對預處理后獲得的數(shù)據(jù)進行抽樣檢測；數(shù)據(jù)挖掘主要是對預處理后的數(shù)據(jù)和系統(tǒng)新生數(shù)據(jù)采用系統(tǒng)算法和對應的分析模型進行分類和預測處理；數(shù)據(jù)整合主要是對得到的結果數(shù)據(jù)進行評價，用戶可以根據(jù)自身實際需要對數(shù)據(jù)進行選擇性應用，彰顯數(shù)據(jù)最終價值，提升用戶體驗效果。

數(shù)據(jù)挖掘技術應用于軟件工程的意義

1.有利于信息數(shù)據(jù)正確錄入軟件工程原始數(shù)據(jù)種類繁多、分布混亂，有效數(shù)據(jù)與垃圾數(shù)據(jù)共存。數(shù)據(jù)挖掘技術具有自主選擇功能，能夠實現(xiàn)對原始數(shù)據(jù)自動處理和清洗，根據(jù)需要篩選、過濾出有價值的目標數(shù)據(jù)，且后臺運算能力非常強，不但能夠提高系統(tǒng)運行效率，而且還能有效避免數(shù)據(jù)運算混亂或數(shù)據(jù)破損、丟失等問題，提高了數(shù)據(jù)處理的完整性、有效性和準確性，從而可以保證信息數(shù)據(jù)正確錄入。另外，通過對提取的目標數(shù)據(jù)真實性進行反復驗證，也能夠為軟件開發(fā)和項目管理提供可靠的數(shù)據(jù)支持。2.有利于增強信息數(shù)據(jù)理解數(shù)據(jù)挖掘技術通過對原始數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)管理平臺進行數(shù)據(jù)分類管理，為用戶提供方便、快捷的數(shù)據(jù)查詢服務。在軟件工程領域應用數(shù)據(jù)挖掘技術，不但提高了工作效率，節(jié)省了時間成本和人力成本，而且能夠充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘技術的技術優(yōu)勢，實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)有效整合，有利于增強企業(yè)對信息數(shù)據(jù)的深入理解。3.有利于提升信息數(shù)據(jù)利用率軟件從開發(fā)到應用整個過程將會產生大量數(shù)據(jù)，首先利用數(shù)據(jù)挖掘技術對數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，最后對目標數(shù)據(jù)進行深度挖掘和應用，可有效提升信息數(shù)據(jù)利用效率。企業(yè)利用數(shù)據(jù)挖掘技術可以將混亂、抽象的數(shù)據(jù)轉化為有序、易于理解的數(shù)據(jù)，便于進行數(shù)據(jù)分析和直接應用，同時也可以根據(jù)實踐需要選擇數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)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(yè)可持續(xù)發(fā)展。

數(shù)據(jù)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(tǒng)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(fā)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(shù)據(jù)挖掘技術應用于軟件版本信息挖掘，能夠實現(xiàn)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(lián)系，直觀體現(xiàn)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(shù)據(jù)，提高程序代碼融合效率，幫助軟件開發(fā)人員實現(xiàn)對程序代碼的統(tǒng)一控制，確保軟件開發(fā)質量，推動項目目標任務順利達成。2.軟件執(zhí)行記錄挖掘對軟件執(zhí)行記錄進行數(shù)據(jù)挖掘，可以發(fā)現(xiàn)不同代碼之間的關聯(lián)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(shù)據(jù)挖掘技術在軟件執(zhí)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(xiàn)對軟件執(zhí)行記錄數(shù)據(jù)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(zhí)行過程。②對預處理后的軟件執(zhí)行記錄信息采用分類、類聚、關聯(lián)等方式展開分析，加深對軟件作用、功能理解。③根據(jù)分析結果提取關鍵信息，再次進行跟蹤分析，探究不同系統(tǒng)模塊程序代碼之間的關聯(lián)性。④繪制系統(tǒng)整體結構，建立系統(tǒng)功能模塊，方便軟件開發(fā)人員管理和維護軟件系統(tǒng)。3.開源軟件數(shù)據(jù)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(jù)實際需求選擇相應的檢測方法。克隆代碼技術能夠根據(jù)軟件開發(fā)相關標準實現(xiàn)代碼快速拷貝和復制，然后根據(jù)軟件開發(fā)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(tǒng)正常運行?？寺〈a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(guī)避代碼漏洞對軟件系統(tǒng)影響，為開源軟件開發(fā)和系統(tǒng)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(huán)境開放性與動態(tài)性、數(shù)據(jù)多樣性、Web軟件開發(fā)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(shù)據(jù)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(fā)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(fā)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(tài)變化，從而提高開源軟件開發(fā)質量，提升開源項目管理整體效果。4.軟件故障檢測數(shù)據(jù)挖掘通過軟件故障檢測數(shù)據(jù)挖掘，能夠預判軟件故障的發(fā)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(tǒng)安全運行。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的真實性進行反復驗證，并利用對比排查的方式實現(xiàn)代碼有效識別、準確定位和詳細描述，幫助軟件開發(fā)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(fā)動機的穩(wěn)態(tài)故障檢測，數(shù)據(jù)挖掘技術的運用可以構建引發(fā)發(fā)動機穩(wěn)態(tài)故障所有因素的參數(shù)集合，技術人員通過觀察參數(shù)變化可以準確判斷發(fā)動機是否存在故障，故障發(fā)生的具體位置以及發(fā)生的原因等，從而快速進行針對性處理。

數(shù)據(jù)挖掘技術在軟件工程中的應用方法

1.關聯(lián)法。通過深入分析挖掘已掌握的數(shù)據(jù)，進而探究不同數(shù)據(jù)之間的隱含關系，如相互關系、因果關系等。為了提升數(shù)據(jù)挖掘技術在軟件工程中的應用效果，需要軟件開發(fā)人員高度重視二者的關聯(lián)性，利用數(shù)據(jù)挖掘技術的優(yōu)勢提高信息數(shù)據(jù)支持度和置信度，從而為軟件工程順利發(fā)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(shù)據(jù)類集引入模型以準確描述信息數(shù)據(jù)特征，然后預測數(shù)據(jù)庫中分類標號、離散值的執(zhí)行動作，進而實現(xiàn)對采集的目標信息數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)分類；其次通過對比不同類型數(shù)據(jù)的應用差異，進一步了解和掌握各種類型數(shù)據(jù)的發(fā)展規(guī)律。3.聚類法。按照種類、性質、簇將原始數(shù)據(jù)進行劃分，然后再根據(jù)實際需要對目標數(shù)據(jù)細化處理，確保同類型、同性質、同簇數(shù)據(jù)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(tǒng)有限公司