數據挖掘技術在軟件工程中的應用研究

摘 要：在社會經濟持續快速發展的背景下，計算機軟件在現代生產生活中發揮的作用逐漸凸顯出來，數據挖掘計算在軟件工程中的應用范圍也越來越廣。本文從提高軟件的使用性能和提升軟件的開發效率兩個方面著手，對數據挖掘技術在軟件工程中的應用必要性這一問題展開分析。在此基礎上，通過對數據挖掘技術在軟件工程中應用難點的分析，對數據挖掘技術在軟件工程中的應用渠道展開論述。

關鍵詞：數據挖掘技術；軟件工程；應用渠道；開源軟件設計

前言

隨著社會經濟水平的不斷提升和計算機軟件工程的不斷發展，人們在日常生活與工作中對于計算機軟件的依賴程度越來越高，不管是聽音樂、看視頻，還是辦公、交流，均需要借助計算機軟件來實現，因此計算機軟件在人們工作與生活中發揮著重要的作用。這種情況下，為了更好的滿足人們的需求，保證軟件開發管理的工作效率，工程師紛紛借助數據挖掘技術來對數據信息展開深入研究。

一、數據挖掘技術相關概述

數據挖掘技術主要是指自在大數據環境下，為了保證數據信息的合理歸類與分析，需要對海量的數據信息進行提取，從而進一步實現對數據信息的科學整合。在21世紀這個數據信息爆炸的時代，軟件工程的發展勢必需要面臨龐大的數據信息，對于這些數據信息提取工作的實際效率，會對軟件開發的具體進程造成較大的影響。這種情況下，為了促進數據信息提取與處理工作效率的提升，可以借助數據挖掘技術來實現，通過對軟件庫數據信息實施的合理化篩選，將數據傳輸格式化逐漸向著有利信息的方向進行轉化。從某種程度上講，數據挖掘技術就是對大量數據信息實施的搜索與查詢，在此基礎上找到用戶需要的數據信息，并將該驗證的驅動法應用到大數據中。在對數據實施驗證驅動的過程中，其關鍵在于相關信息存在的視乎，之后再完成對其他信息真實存在的證明[1]。

從現階段軟工工程的發展情況來看，其涉及到的數據大多具有較高的復雜性，因此數據挖掘技術在軟件工程中的應用難度進一步加大。數據挖掘技術的應用一般被分為三個層次：第一層次為交互式可視數據探查工作；第二層次為自動模式提取工作；第三層次為模型構建工作。上述這三個層次的相關工作之間存在循序漸進的關系，合理依照既定的工作順序來開展相應的數據挖掘工作，可以進一步保證海量數據歸類與分析的準確性。在具體的應用過程中，數據挖掘技術可以數據信息實施合理的分析以及聚類，對于提升數據預測的質量具有重要作用。

二、數據挖掘技術在軟件工程中的應用必要性

（一）提高軟件的使用性能

數據挖掘技術在軟件工程中的應用時間并不長，但是在科學技術水平不斷提升的影響下，數據挖掘技術獲得了快速發展，其技術應用經驗也在不斷的豐富，在軟件工程中的應有價值也逐漸凸顯出來。從現階段數據挖掘技術在軟件工程中的應用情況來，其應用價值與應用作用最為明顯的行業主要集中在銀行、交通、保險以及零售等行業中，在這些行業中，通過對數據挖掘技術的靈活應用，可以進一步提升軟件的使用性能。具體體現在以下兩個方面：第一，在軟件開發設計過程中，借助數據挖掘技術可以為軟件產品質量控制工作的開展提供必要的參考，同時通過對軟件開發過程中各類資源的合理規劃與準確應用，從而保證設計人員在軟件開發過程中可以對設計差距進行科學的預測；第二，軟件工程中對于相關軟件產品的開發與設計，不可避免的會出現一系列設計誤差問題，為了保證軟件開發設計的合理性，借助數據挖掘技術尅為軟件學習組織的構建提供必要的基礎。此外，運用數據挖掘技術，可以通過發揮數據挖掘技術自身的對比分析能力，尋找實際問題存在的共通點，并且將這些共通點作為軟件開發設計項目開展的經驗，進一步保證軟件產品的質量。

（二）提升了軟件開發效率

在軟件開發過程中，數據挖掘技術的應用可以為后續的軟件運營以及管理維護等工作提供相應的輔助。在實際的軟件開發過程中，由于容易受到外界諸多因素的影響，造成軟件開發方案的變更或者遭遇一系列的問題。為了可以有效解決軟件開發過程中存在的多種問題，針對設計開發問題積極尋找對應的解決措施，可以借助數據挖掘技術來為軟件開發管理決策的制定提供科學的數據支持，從而進一步強化軟件設計開發決策的有效性與科學性。比如：常見的借助數據挖掘技術對開發軟件的實際應用途徑進行科學的分析，同時還可以對軟件應用過程中可能出現的故障問題進行合理的預測，這種方式有利于對軟件實施綜合管理。

三、數據挖掘技術在軟件工程中的應用難點

（一）信息數據本身具有的復雜性

在軟件應用過程中，往往會隨之產生大量的數據信息，而這些數據信息作為一項具有較高價值的資源，通過對這些信息資源的合理運用，可以為各個領域的經營管理提供便利，從而創造出更大的效益。對于軟件開發企業而言，數據挖掘技術的出現以及在軟件工程中廣泛應用，在保證軟件開發質量以及提升軟件開發效率等方面發揮著積極的作用。但是由于軟件設計開發過程中涉及到的數據信息大多具有較高的復雜性，因此數據挖掘技術的應用也面臨著較大的難題。軟件工程涉及到的數據信息一般被分為結構化數據和非結構化數據兩種類型，想要實現對數據信息的高效應用，一般需要借助相應的技術來探索和總結其內部規律。

（二）缺乏統一的評價標準

在信息時代背景下，隨著科學技術水平的不斷提升，先進的計算機軟件技術逐漸被廣泛的應用到各個領域中。但是從自身可控性這一角度出發來看，其整體可控性表現相對較差[2]。一般情況下，數據挖掘技術在人們的日常工作與生活中有著較為廣泛的應用，借助數據挖掘技術的應用，可以促進軟件設計與開發過程中對于真實狀況合理評估工作的實現，對于優化軟件設計開發結果具有不可忽視的重要作用。但是從軟件工程發展的實際情況來看，由于在真實狀況評估過程中缺少統一的評價標準，在很大程度上使得軟件數據自身具有的繁瑣性被進一步提升。自在表達性方式上也出現了一定程度的差異。這種情況下，數據提取人員無法對想要的數據信息進行合理的對比，對于數據挖掘技術的應用效果也會產生較大的影響。

四、數據挖掘技術在軟件工程中的應用渠道

（一）數據挖掘技術在軟件項目管理方面的應用

在軟件工程中，軟件管理工作直接關系到軟件設計開發的質量，加強軟件管理工作對于保證軟件設計開發的工作質量和提升軟件開發效率發揮著積極的作用。在實際的軟件項目管理工作中，對于數據挖掘技術的應用主要體現在軟件項目組織關系的深入挖掘。在軟件工程發展規模不斷擴大以及軟件工程技術水平不斷提升提升的背景下，軟件工程項目管理之間的復雜程度也逐漸提高。為了可以更好的保證軟件開發流程的規劃方案的合理性與科學性，需要對軟件設計開發過程中各個環節的開發質量進行嚴格的控制，通過對數據挖掘技術的靈活運用，促進軟件開發預期目標的實現。比如：借助數據挖掘技術可以對軟件工程項目內部人員組織關系進行深入分析，在促進人力資源之間高效協調的同時，進一步降低人力資源成本投入，有利于促進軟件開發效率的上升。此外，在軟件工程開發過程中，數據挖掘技術可以針對版本控制信息的實際變化情況，對相關設計變化內容實施全面幾率，并結合系統修復中存在的記錄完成對應的分析工作，為軟件設計開發工作者提供重要的參考，從而有效降低后續軟件管理維護的成本。

（二）數據挖掘技術在開源軟件設計方面的應用

軟件工程開發過程中，對于開源軟件的設計與開發對于大部分的客戶均提供免費的復雜，這種設計方式可以促進信息資源利用效率的進一步提升。從數據挖掘技術在開源軟件設計方面的應用現狀來看，由于軟件工程中開源軟件的設計具有一定的開放性特征，因此數據挖掘技術應用中的數據資源管理工作被提出更高的要求，數據挖掘技術的應用難度進一步加大。在開源軟件設計開發過程中，如果一味的應用驗證驅動等方式，不僅會使得數據挖掘工作的難度逐漸提升，最終數據挖掘的質量與效率也難以得到很好的保證[3]。而數據挖掘技術在開源軟件設計與開發中的應用，作為一種發現驅動分析數據的一種形式，數據挖掘技術可以對大規模的數據信息自身具備的價值進行識別與判斷。這種應用方式不僅可以為開源軟件的開發提供科學的數據支持，同時還可以對生產的軟件產品進行合理修改。此外，借助數據挖掘技術還可以進一步促進軟件開發質量分布式數據挖掘系統的完善與優化，通過對大規模數據信息的深入挖掘，實現對于開發人員和使用人員進行跟蹤管理，從而更好的保證軟件的使用效率

（三）數據挖掘技術在軟件工程開發方面的應用

數據挖掘技術作為數據采集以及數據價值提權的一類新型技術，在軟件工程開發方面的應用發揮著重要的作用。在軟件工程開發過程中，數據挖掘技術的應用主要是借助驅動分析數據驗證等形式來實現，通過對驅動分析技術的靈活轉變，對后續設計開發過程中是否成立進行驗證以及原始軟件工程應用方式具有重要的參考作用。數據挖掘技術在軟件工程開發方面的應用，其應用價值作為凸顯的一點就是數據挖掘技術本身在數據信息收集等方面具備的優勢。在完成驗證驅動的工作中，軟件開發單位需要對相關數據中可能存在的問題進行合理的預測與科學的評估，并且將實際的預測與評估結果作為軟件設計開發依據，實現對數據的采集以及深入挖掘，從而達到假設成立驗證的預期效果。但是受到軟件工程開發過程中數據本身具有膨脹性特征的影響，使得軟件設計開發的質量問題難以得到很好的保證。因此，想要提升軟件程序開發的質量與效率，借助數據挖掘技術針對克隆代碼實施檢測十分必要。如果克隆代碼檢測結果中所關注的程序代碼較為相似或者同屬一段代碼，則需要對其進行進一步的挖掘。

（四）數據挖掘技術在軟件故障檢測檢查方面的應用

數據挖掘技術在軟件故障檢測檢查方面的應用主要表現在以下兩個方面：第一，數據挖掘技術可以根據對軟件開發程序執行路徑的分析，對其執行路徑與程序代碼之間的關系進行分析，并且在此基礎上通過逆向方式來挖掘和探尋軟件工程中各個模塊數據之間存在的內在聯系，以此來為后續的軟件維護工作的開展以及相關管理措施的順利落實提供必要的保障。但是由于現階段數據挖掘技術的關于記錄方面的評價標準相對較少，其評價體系較為雜亂，所以面對較大的數據，一般難以借助定量的方式展開分析；第二，對于軟件故障與漏洞的檢測。在軟件開發過程中由于受到多種因素的影響，會導致軟件存在的一定的漏洞或者在后期的使用過程中發生一系列的故障問題。對此，借助數據挖掘技術，可以通過對軟件工程開發過程中相關問題的挖掘與處理，促進軟件開發質量的大幅度提升，從而有效降低軟件故障問題的發生幾率[4]。

總結

綜上所述，在科學技術不斷創新發展的背景下，數據挖掘技術在軟件工程中的應用范圍變得越來越寬廣。但是從現階段軟件工程發展的實際情況來看，由于軟件工程中信息數據本身具有較高的復雜性以及缺乏統一的評價標準，從而使得數據挖掘技術在軟件工程中的應用難度進一步較大。這種情況下，為了更好的保證數據挖掘技術在軟件工程中的應用效果，應該切實提高對互聯網經濟產業發展的重視。

參考文獻

[1]李孟臻.淺析軟件工程行業中數據挖掘的應用[J].中國新通信，2018，20（16）：98.

[2]南陽. 試論數據挖掘在軟件工程技術中的應用[N]. 發展導報，2018-07-06（017）.

[3]王藝霏.計算機軟件工程數據挖掘及發展趨勢研究[J].電腦知識與技術，2018，14（14）：261-262.

[4]段彬，魏巍.數據挖掘在軟件工程領域中的應用淺析[J].信息系統工程，2018（04）：89.

作者簡介

陳國操（1995.3.25），男，山西懷仁市，大學本科，研究方向或專業：計算機科學與技術。

（作者單位：哈爾濱理工大學）