軟件工程數據挖掘研究進展

童凌

【摘要】 就軟件工程項目當中數據挖掘技術應用的實際情況來看，信息規則挖掘技術已經逐漸被應用到了很多行業領域當中，成功地完成了對龐大數據的分析和整理，并且將提取到有用信息展現在人們面前，基于此，本文將針對軟件工程當中的數據挖掘技術的研究進展展開分析，研究數據挖掘技術之所以被得到廣泛應用的原因以及開發過程當中所面臨的挑戰，旨在能夠進一步加深對該項技術的理解。

【關鍵詞】 軟件工程 數據挖掘 研究進展

前言：隨著計算機技術不斷發展，軟件工程項目當中的數據挖掘技術水平也不斷地得到提高，現代化的數據挖掘技術將繼續致力于智能技術以及自動化技術的開發中，不斷創新挖掘潛力，使之能夠處理更為龐大的數據系統，并且不斷地完善技術分析工具，從而使得數據挖掘技術能夠更好地被應用到軟件工程的研究中。

一、數據挖掘的概念

數據挖掘這一概念主要與軟件工程以及計算機應用技術有密切的關系，它采用了一種新的計算方式在龐大的數據基礎中找到想要的數據信息，因此被稱之為數據挖掘，事實上，這是一種新型的數據分析方式，現代化軟件工程項目的研究任務非常龐大，軟件代碼量的急劇增長導致數據量的快速增加，傳統的數據計算方式已經無法滿足當代的數據分析要求，人們急切盼望能夠發展出一種新的數據分析模式，來實現對有效信息數據的整理工作。[1]

二、數據挖掘技術在軟件工程項目中的應用現狀

2.1數據挖掘技術得到廣泛應用的原因

數據挖掘技術得到廣泛應用，主要基于兩個原因。一方面，由于計算機存儲器容量的快速增長，網絡傳輸帶寬的增加，應用軟件能夠存儲大量可供分析的數據信息，；另一方面，由于現代化信息技術不斷發展，軟件開發水平也得到進步，大量數據挖掘算法得到徹底的研究，因此這些算法得以深入到前所未有的特定領域，挖掘出用戶的隱性需求。不僅如此，此種技術還有著儲存方便、簡單的優點，具有應用成本低的優勢。數據挖掘技術不需要依附于其他特定的技術平臺，僅需對現有的數據平臺進行詳細分析，減少了相關硬件成本。因此，數據挖掘技術在軟件項目開發中越來越受到人們的重視。

2.2面對的挑戰

一般工程項目本身的數據量非常龐大，因而這些數據具有一定的復雜度，在針對這些軟件工程中的數據進行分析時，還要同時解決一些代碼問題和注釋問題，這在無形之中增加了技術分析的復雜度。除此以外，在現代化的軟件工程項目當中，對于分析結果展示要求非常高，因此在數據挖掘技術的開發和應用過程中，還要綜合性地研究技術的使用功能，進而實現技術應用領域的開拓研究[2]，即數據可視化技術。不過一部分技術分析的結果并不是非常徹底，對于數據挖掘分析的結果評價不是非常完善，而且也沒有統一出定量的評價方式，這就使得數據分析時所使用的方法不同，分析出的結果也不同，因此不能夠很好地對分析結果進行總結。

2.3開發出更高性能的數據挖掘技術

在創新數據挖掘技術開發的過程中，現代化的軟件工程項目更加注重關于重用分析規則的發現以及檢索項目。通過樹狀的網絡結構與靜態動態網絡規則的鏈表結構來進行規則研究，從規則的角度上來挖掘軟件工程內部當中的整體性，規則索引手段更得到了進一步的創新發展，使得檢索的規則形式變得更加地多樣化，提高了檢索的效率[3]。

另外，數據挖掘技術最終需要面向應用才能體現它的價值，而深入研究的各類數據挖掘算法擁有各自不同的特定應用領域。比如，在市場營銷中，可以使用Apriori算法，它不僅能夠基于現有的數據進行分析，還能夠做出準確度很高的相關預測。

傳統的缺陷定位技術并不能夠完全找到軟件工程的缺陷，而融合創新了數據挖掘技術以后，使得缺陷定位系統變得更加健全，而且擁有了更為強大的規則表達行為，將軟件工程構造成為一種模型，在模型當中，更好地表達出了序列以及樹的行為，并且實現了自動化的評價功能，同時也完成了一些關于反向研究工程以及文檔的自動生成項目，還加深了對一些惡意軟件檢索功能。運用更高性能的數據挖掘技術，能夠很快地就找到病毒所在，對病毒進行全方位的數據分析評估，進而可以有效地提高數據分析的可行性，提高了軟件工程開發的安全性能，將對軟件工程的研究轉變成為一種動態發展的過程。

三、結論

綜上所述，隨著軟件工程項目當中數據挖掘技術的不斷應用和發展，相信在不久的將來，一定會取得更為優秀的成績，使得軟件工程項目的發展變得更加地智能化與自動化，根據研究進展的情況來看，軟件工程項目以及數據挖掘技術將有著更為廣闊的發展空間，今后的技術工具研究一定會更加完善，從而創造出更大的價值。

參 考 文 獻

[1]賀瑋.軟件工程數據挖掘技術的研究進展[J].科技風，2014，17：141+145.

[2]馬保平.關于對軟件工程中的數據挖掘技術的探討[J].電子技術與軟件工程，2015，19：196-197.

[3]黃世云.軟件工程數據挖掘研究進展概述[J].電子技術與軟件工程，2014，21：89.