數據挖掘在軟件工程領域中的應用思考

裴沖

摘要：軟件工程在社會的發展進步中發揮了重要作用，極大改變人們的生活和工作方式，也增強社會的現代化氣息。基于此，本文對數據挖掘在軟件工程領域中的應用展開研究，涉及到的內容有檢測漏洞、軟件信息的挖掘、軟件系統的分析理解。實現對軟件信息的深度挖掘，有效防止系統文檔殘缺不全，強化軟件運行穩定性。

關鍵詞：漏洞檢測;軟件信息;理解系統

引言：早在1989年數據挖掘就已誕生，當時是在數據庫領域中發現這一概念，實際應用成效明顯。科學技術持續進步，數據挖掘技術從早期理論研究發展到了如今的軟件應用，優化軟件工程的構建活動，提高系統維護水平，滿足用戶實際需求的性能也有所增強。如今數據挖掘已經成為軟件工程領域的重要工具，應用于檢測軟件工程漏洞、程序代碼分析理解，有力實現軟件的科學開發。

一、應用于軟件上市前的漏洞檢測

軟件工程領域，檢測軟件的漏洞是一項重要工作。每一個軟件在上市前，都需要檢測漏洞，修復其中的bug，這樣軟件才能比較完美，且穩定運行。使用數據挖掘技術檢測軟件工程的漏洞，第一，建立軟件測試項目，羅列用戶需求，以此為依據確定出測試的重點以及測試的方向。第二，收集bug，進行數據清理和轉換，這些數據與軟件的主要功能密切相關。第三，建立數據模型，正式開始檢測，這一過程要實現對大量數據的測試，需選擇合適的數據挖掘方法。第四，定位漏洞，并做科學分類，進而準確找出漏洞[1]。第五，挖掘重要信息，并將其應用在項目開發中，把相應的信息都存儲到數據庫中逐一修復漏洞，確保軟件的功能都正常運行。

分類主要是對分類標簽或離散值進行預測，一般來說，這一操作需要先建立一個模型，描述一組預定的數據類，也有可能是描述了一組概念，接著再建設一個模型，使用這個模型進行分類。目前實際工作常使用的方法有判定樹、貝葉斯、神經網絡、K-最接近這四種分類法，同時也支持向量集。分類之后，就要做關聯分析，關聯指的是大量數據項集之間的聯系，關聯包括支持度、置信度。支持度指的是某兩個項集同時出現在事務集中的概率。置信度指的是某一事物出現在事物集中，另一事物也出現的概率。在此基礎上引出強規則的概念，要求同時符合最小支持度和最小置信度。

二、應用于軟件多種信息有效挖掘

挖掘軟件中的相應信息，這其中就包括了執行記錄、版本控制信息、開源軟件信息。在挖掘軟件的執行記錄時，需要沿著程序執行路徑，逐漸明晰代碼中的潛在關聯，挖掘軟件執行記錄有助于實現對軟件的跟蹤維護。先對項目插裝，執行程序性信息，對規范化的跟蹤信息進行預處理，之后再挖掘被跟蹤的信息，實現對程序的規范化處理，建立系統功能模型，評估系統，對系統有一個明確的認識。挖掘版本控制信息，版本控制系統的作用是對同一項目的不同子項目進行統一，方便更新。軟件開發，會有不同的版本，此時就需要用到版本控制技術，保證軟件不同版本的高度統一。數據挖掘能明確不同模塊、不同系統之間存在的關聯。預測軟件未來的發展，可能會出現的bug，方便提前預設好防范措施，能提前預警，有效節約維護成本。挖掘開源軟件，需要與克隆技術相結合，根據研究，大多數源文件適用于兩個以上的開源項目，克隆技術是檢測不同開源軟件的的最有效方法，發現其中有關聯，有相同特征的開源文件。克隆檢測是檢測源代碼的有效手段，以防止源代碼中的漏洞重復應用于某一項目，有效避免公開測試后可能會出現的巨大損失，有效減少后續繁瑣的維護作業。

三、應用于對軟件系統的分析理解

優化軟件系統，需要高效分析和理解軟件系統本身的框架，從而理清整個軟件各個系統之間的交互關系，在此條件下與設計相關的信息就更容易被存儲在軟件知識庫中。通常情況下，要從源代碼入手，完成對系統框架源代碼的理解。解釋軟件框架有一個循環的過程，也就是猜想、對比、調研和再次探究，直到完全理解框架，需要做的工作因環節的不同有一定差異。

猜想假設的過程中，主要面向軟件總系統和子系統之間的交互。軟件開發人員可以使用過時的系統文檔實現與技術人員的交流，從而科學推測類似的軟件系統結構，從推測中形成初步假設，理解軟件系統的框架[2]。例如分析操作系統，技術開發人員分析系統可以完成的工作，以驗證各子系統之間的相互作用。

對比過程中，主要是測試已經提出的猜想假設，此鏈接需要對比系統框機架的統一構建，研究系統實際功能的實現情況。

調查研究是耗時最長的解構階段，開發人員接管了子系統，分析子系統之間的差異和關系，通過測試準確判斷兩個或多個子系統相互之間關系的真實性。通常，這個階段使用的主要方法包括搜索和查看設計的文檔、源代碼，也可詢問高級技術人員。縮短研究過程花費的時間，采用軟件反射框架的數據挖掘技術，并添加了源代碼，快速執行啟發式方法，使得軟件研究人員能快速理解軟件系統框架。

總結：開發軟件工程，技術呈現出系統和復雜的特征，更為精確的測量使得軟件開發有了保障。數據挖掘應用于軟件的漏洞檢測，確保軟件在問世時有穩定的功能。挖掘多種信息，防止軟件運行出現問題，也有效減少后續的維護工作，使用數據挖掘技術分析和理解軟件，提高軟件研究人員的工作效率。在未來，對數據挖掘技術的應用進行有效創新，促進軟件工程向好發展。

參考文獻：

[1]黃煒.計算機軟件工程現代化的技術應用[J].數字技術與應用，2021，39（10）：79-81.

[2]張帆.基于大數據視域下的軟件工程技術應用研究[J].電子技術與軟件工程，2021（19）：43-44.