軟件工程數據挖掘研究進展

江義晟

摘 要

隨著科學技術手段的不斷發展，軟件工程數據挖掘技術已被廣泛地應用于社會生活的各個領域中。與傳統數據挖掘技術相比，當下的數據挖掘技術主要是從大量的數據中識別出有價值的數據，挖掘出的結果也具有多元化的評價。而軟件測試的結果和測試階段的數據結果分析成為了軟件工程數據挖掘技術的難點。軟件工程數據挖掘技術的特點有很多，但是我國還未有廣泛的應用。本文主要是通過借鑒相關資料和文獻來具體分析軟件工程數據挖掘技術的概念、特點、應用現狀及未來發展趨勢，希望能對我國廣大軟件工程數據挖掘技術研究學者們提供一些小小的幫助。

【關鍵詞】軟件工程；數據挖掘；研究；進展

軟件工程的數據挖掘技術是數據庫知識發現的重要組成部分，具有復雜性、挖掘結果的特殊及多元化等，能在一定程度上可以促進信息產業的進一步發展。軟件開發階段的數據挖掘主要是編寫程序。雖然我國數據挖掘技術有了較大的發展，但是此技術還未得到廣泛的應用，主要原因是應用軟件可以有效提供需要分析的數據。由于大量的數據挖掘法得到了較大的發展，軟件的開發水平也有了很大的提高，因此，對于軟件工程數據挖掘技術的應用還需要大家對其加強一定的重視。本文具體介紹了軟件工程數據挖掘的掘應用現狀及發展趨勢。

1 軟件工程數據挖掘研究的概念及特點

1.1 軟件工程數據挖掘的定義

軟件工程數據挖掘技術是軟件工程開發和策略中所存儲的各種設計文檔、測試結果等數據，又被稱之為數據采礦或資料勘探，主要通過一種新的計算機方式來尋找到想要獲取的數據軟件工程。數據挖掘技術主要致力于智能技術和自動化技術之中，能處理更為龐大的數據系統，可以有效滿足當代數據分析的要求，可以說是一種新型的數據分析模式。

1.2 軟件工程數據挖掘技術的特點

軟件工程數據挖掘技術的特點有很多，比如，數據具有復雜性、挖掘結果特殊、挖掘結果多元化等。與傳統的數據挖掘技術相比，軟件工程的數據挖掘具有一定的復雜性，主要是由于軟件工程數據中不僅有軟件版本和報告的信息，還有代碼和注釋等數據，且挖掘出的結果有一定的特殊性。數據挖掘技術是在大量的軟件工程數據中經過處理、表示、提取及分析等程序來發現一些有用的信息，但是在進行軟件測試中會有一定的缺陷，這主要是由其自身的特性決定的。此外，對于軟件工程數據挖掘就技術的人員也有一定的嚴格要求，最終的數據結果也有著非常復雜的特性，因此，所需采用挖掘的方法也相對復雜。

2 軟件工程數據挖掘應用現狀及發展趨勢

2.1 軟件工程數據挖掘的應用現狀

由于傳統的數據挖掘技術還存在一定的缺陷，缺乏健全的定位系統，也并沒有開發出更高性能的數據挖掘技術，早已不能滿足當下時代發展的需要，所以，它成為了我國急需解決的一大難題。隨著現代化信息技術的不斷發展，大家對計算機技術的需求日益加大，大家開始期盼能夠出現一種新的數據分析模式，從而能夠有效來整理數據信息，因此，軟件工程數據挖掘應運而生了。軟件工程的數據挖掘技術可以明顯的改善傳統軟件工程中存在的缺陷問題，還有著簡單、方便、低成本的優勢，不需要依附于特定的技術平臺。眼下，我國一種基于軟件工程的數據挖掘技術有了相對廣泛的應用。目前，我國對軟件工程的數據挖掘技術有了更深入的研究。軟件工程數據挖掘在在測試階段的應用研究分析的結果評價并不完善，數據挖掘技術的性能還有待于進一步開發。

2.2 數據挖掘技術中存在的問題及解決辦法

數據挖掘技術在進行軟件測試中會有一定的缺陷，由于軟件工程自身的數據非常龐大，還具有一定的復雜性，在軟件測試運行中有著一定的缺陷分派，在進行解決一些代碼問題的同時也增加了技術分析的難度，主要是因為軟件在安裝和運行的過程中很有可能會出現相關缺陷，而相關維修人員需要分析其原因，且對其進行定期的維修和處理，這在某種程度上大大增加了工作的難度，這也是數據挖掘技術所面臨的主要難題之一。

為了能解決傳統的數據挖掘其中存在的問題，還需通過針對軟件工程數據的復雜性、非傳統分析的需求及挖掘結果的評價三方面來進行完善和解決，通過對開發和維護軟件工程的數據挖掘來分析和評述軟件工程數據挖掘技術，開發出更高性能的數據挖掘技術。軟件工程數據的復雜性包括了三重內容，數據類型的復雜、數據之間復雜的聯系和數據中的噪音等，但是，可以通過采用改進現有算法來應對；對于非傳統分析的需求可以將數據挖掘技術與新的信息方法結合來滿足對非傳統分析的需求；挖掘結果的評價有時候可能出現偏頗的情況，因此，需要建立一套客觀城市的體系進行評價等。

2.3 軟件工程數據挖掘技術的未來發展趨勢

我國軟件工程數據挖掘技術是朝著提高軟件的開發效率和質量這個方向發展的，為了能有效實現這一目標，還需準確、高效地為軟件開發者提供各種信息資源。雖然軟件工程數據挖掘技術能夠尋找到想要獲取的數據軟件來滿足當代數據分析的要求，還需開發出更高性能的挖掘算法，提出復雜的軟件工程數據挖掘問題和解決措施，對于海量軟件工程的數據進行高效的預防處理和挖掘算法，針對新的軟件工程連年和方法的軟件工程數據挖掘，充分利用人工智能、數據挖掘領域的新技術進行高效的學習。由于大家對軟件工程及數據挖掘的需求日益加大，為了能進一步滿足當下時代的發展要求，還需加強對數據挖掘技術的關注、重視，確保該技術朝著更加成熟、完善的方向發展。

3 結束語

針對上述所論述的問題，我國數據挖掘技術還面臨著眾多的難題，軟件測試的結果和測試階段的數據結果分析成為了廣大數據挖掘研究學者們研究的重點。由于傳統的軟件工程沒有開發出更高性能的數據挖掘技術，不能夠完全找到軟件工程的缺陷，而高效的挖掘算法可以有效發現出比較復雜的軟件重用規則，可以更加全面的表現出軟件內部各種復雜多樣的關系，所以，還需進一步開發數據挖掘技術的性能、完善測試階段的應用研究分析的結果評價等。

總的來看，我國軟件工程的數據挖掘技術未來發展必將會呈現較為良好的發展趨勢，有著更大的發展空間，數據挖掘技術也會愈加完善。由于筆者對軟件工程數據挖掘技術的研究還不太全面，所以研究還有部分不太嚴謹的地方，這也是筆者以后繼續要努力、探索的方向。

參考文獻

[1]李芳.軟件工程數據挖掘研究進展研究[J].信息技術，2011.

[2]魏敏.數據挖掘技術的持續改進[J].今日科技，2013（23）.

[3]林華.軟件工程數據挖掘技術的探討[J].中國科技信息，2010.

作者單位

西安科技大學管理學院 陜西省西安市 710600