關于數據挖掘技術在軟件工程中的應用分析

孫樹田

天津開發區先特網絡系統有限公司 天津 300000

引言

在大數據分析領域，數據挖掘是一個新興概念。數據挖掘的關鍵是對數據量大、價值密度低的數據進行有效分析，提取出具有應用價值和研究價值的信息數據，從而進一步提高數據的應用率。軟件工程經歷了多年的發展，軟件開發和項目管理也面臨著數據分析問題，如漏洞分析和源代碼管理等。軟件在長時間運行下不斷積累數據，但數據量不斷增加，傳統的處理手段無法實現綜合處理，因此數據挖掘技術在軟件工程中的有效應用成為當前的研究熱點。

1 數據挖掘技術簡介

數據挖掘技術是一種現代信息處理技術，與傳統的信息處理技術相比具有非常明顯的功能優勢，因此在許多行業得到了廣泛的應用。目前，在軟件工程領域，對數據挖掘技術應用價值的研究還很少，很多軟件工程都采用傳統的數據處理技術，難以提高數據處理的效率。數據挖掘技術是包含多種功能的，不同功能之間也有明顯的聯系，可以實現綜合評價，對于部分軟件工程來說，數據挖掘技術的應用最明顯的優勢是數據處理效率得到了顯著的提升，數據丟失等問題也得到了很好的解決，為企業的發展提供了有效的保障。

2 數據挖掘技術應用于軟件工程的關鍵意義

2.1 有助于信息的獲取

數據挖掘技術還包括傳統信息處理中的各種重要功能。信息收集后，可根據數據信息的具體類型進行分類處理。在這種處理機制下，數據挖掘技術所涉及的業務范圍也進一步擴大，可以結合數據分析的具體特點，在海量數據資源中建立起功能完備的信息管理系統，它可以幫助人們快速檢索所需的數據資源。數據挖掘技術在軟件工程中的應用還可以集成大量的信息，幫助企業快速掌握數據信息的各個方面。

2.2 信息的正確錄入

數據挖掘技術的操作水平很高，傳統的數據信息系統在操作過程中往往需要很高的時間成本，在某些情況下，操作系統可能會因數據處理量大而崩潰。數據挖掘技術的應用可以有效地避免這一問題，在操作過程中提高效率也可以進一步避免操作過程中的數據丟失或混亂，增強數據處理的整體效果。對于大規模數據的操作，一些垃圾數據沒有使用價值，但可能存儲在數據處理系統中，影響系統的運行效率。數據挖掘技術的應用還可以處理這些垃圾數據，并將有價值的信息輸入到系統中。

2.3 提高數據處理效率

對于數據挖掘技術來說，數據轉換也是最重要的優勢之一，它可以將混沌數據信息整合成一種使用形式，并且這些混沌信息整合后也可以被合理利用。在雜項數據挖掘過程中，可以自動選擇合理的分析模式，及時處理模糊數據，使最終的數據結果得到充分利用[1]。結合所獲得的數據，從不同的方向檢驗數據的真實性和價值，并將真實數據進行整合，使數據具有可讀性，即將分析結果作為參考的新知識。數據分析的過程一般比較復雜，需要對不同的過程進行多次驗證才能得到真實的運行結果。然而，數據挖掘技術在軟件工程中的有效應用可以全面提高數據操作的效率和質量。

3 數據挖掘技術在軟件工程中的應用策略

3.1 信息挖掘

可以實現全方位的信息數據控制，軟件工程和軟件工程的應用范圍也很廣，需要涉及軟件開發過程中的信息類型，同時軟件工程的版本可以統一控制信息數據，確保軟件在開發過程中能夠執行各種數據資源的同步更新，進一步保證軟件開發的質量和開發過程的效率，使開發項目目標能夠順利實現。在數據挖掘的過程中，包括軟件開發替換的數據，技術人員可以快速區分軟件的內部結構，也可以充分利用數據挖掘技術的優勢，在后續工作中可以快速發現軟件的內部問題并加以解決，完成軟件開發任務。

3.2 軟件漏洞檢測

在軟件工程中，漏洞檢測作為工作中不可缺少的一部分，能夠保證軟件開發的質量和系統的安全運行，及時發現和消除隱患。快速修復軟件漏洞可以為用戶提供更穩定的保護。在數據挖掘技術的應用中，漏洞檢測不僅要對軟件進行基本測試內容，還要進行相關性測試，對與軟件漏洞相關的項目內容也要進行全面測試，以滿足軟件開發的實際需求。數據挖掘技術可以結合記錄的內容對數據進行分析，改進分析結果，進而決定采用哪種測試模式來完成測試工作，以確保測試模式的選擇更符合軟件工程的實際需求。在脆弱性數據處理方面，數據挖掘技術需要首先對數據進行清理，然后對相關數據進行分析提取，去除沒有應用價值的數據，然后補充內容中缺失的部分，以數據的形式呈現出來。此外，數據挖掘技術在軟件脆弱性中的應用需要選擇合理有效的數據模型來完成分析驗證工作，并盡可能選擇可行的挖掘模式使其成為測試集[2]。相關系統還需要對運行結果進行比較，選擇最合理的結果。在漏洞檢測和分類軟件漏洞和描述中，更新數據庫中的軟件漏洞數據，使任何其他相關軟件或系統能夠從待獲取的數據庫數據中及時應對類似問題，從而快速操作，減少泄漏檢測所需時間的同時也為泄漏檢測和解決提供了參考依據，因此在更新漏洞數據時應保證數據分類的合理性。

3.3 開源軟件的數據挖掘

對于軟件工程來說，開源軟件是數據挖掘的主要目標，其中克隆代碼檢測起著關鍵的作用和意義，并且廣泛應用于源文件開發中，可以快速復制和復制數據。克隆代碼技術可以進一步提高代碼復制和代碼粘貼的效率，也有助于代碼檢測工作的快速實施，進一步避免軟件工程系統受到代碼的漏洞，提高軟件系統后期的維護工作，為其開發提供更有利的條件。然而，開源軟件的數據挖掘項目也有一定的影響因素，如環境的開放性和動態性會帶來一定的影響，尤其是軟件的開發和管理，這與傳統的軟件開發明顯不同。但是，一些技術相對完善的開源軟件大多會記錄錯誤報告、軟件應用情況和開發者信息，幫助開發者根據發展特點快速建立典型的社交網絡，快速了解和掌握網絡的動態變化。此外，工作人員還需要進一步探索開源軟件的動態，加強開源項目管理的整體效果

3.4 執行記錄的數據挖掘

執行記錄的數據挖掘也是軟件工程數據挖掘的核心內容。對軟件系統的執行路徑進行有效的分析，可以幫助工作人員掌握軟件工程中不同系統模塊的工作代碼之間的聯系。記錄挖掘操作也是通過跟蹤軟件進行逆向建模的過程，可以提高對軟件工作系統的理解、跟蹤、維護等方面的有效性。在執行過程中記錄挖掘數據，還著重分析程序的執行過程，有利于掌握程序代碼之間的相關性，在應用過程中執行記錄實際挖掘需要分析工作系統的具體情況，通過使用挖掘軟件完成應用程序的結構編程工作，記錄系統各方面的信息，建立系統功能模塊。

4 數據挖掘技術的應用方法

隨著數據挖掘技術在瑞軟件開發中應用的日益頻繁，其應用方法也受到人們的廣泛關注。目前在軟件工程開發中運用數據挖掘技術，最為常用的方法主要有以下幾種。

4.1 關聯法

所謂關聯法，主要是指一種關注兩個事物之間的內在聯系和外在聯系的研究方法。在數據挖掘技術中，關聯方法經常應用于數據的處理和采集[3]。在實際應用中，相關法的工作原理主要體現在相關性和趣味性相關性上。基于這兩個關聯原則，數據挖掘技術與軟件工程的關系包括支持度和置信度，這也是檢測挖掘出的關聯規則是否有效的重要指標。具體而言，支持度可以用公式P（A）表示∪B） ，這是兩個∪B和一組A可以出現在事務集D中。置信度屬性可以用公式P（B | A）表示，主要是指當事務集D中出現項目集A時，項目集B的出現概率。

4.2 分類法

分類法可以簡單地看作是一種可以使用分類標簽預測的執行操作。在分類法的實際應用中，需要確保有一個相應的分析模型作為基礎，即需要建立一個與分類法對應的分析類型。同時，分析模型本身必須有一定的應用基礎，這就需要提前引入數據類集或概念集。目前，在軟件工程領域分類的實際應用中，判斷樹方法是最常用的方法，它還包括神經網絡分類、K-最近分類等小方法。應該注意的是，在使用分類法時，有必要清楚地理解和掌握計算方法及其適用范圍，以便以最低的成本獲得最佳結果。

4.3 聚類法

所謂聚類方法是根據一定的分類標準將研究工作中涉及的數據對象細化為不同的類和不同的聚類的過程。同時，在此過程中，有必要確保同類數據對象和集群之間有高度的了解。相反，不同類別和集群的數據之間必須存在相對明顯的差異。可以說，聚類方法與上述分類方法有著本質的區別。用聚類方法劃分的數據對象不能作為指導學習的方法，即不能進行預測。然而，聚類方法可以應用于其他算法的預處理，特別是在數據分布信息的獨立分析中，聚類方法得到了廣泛的應用。這是因為聚類方法在孤立點挖掘中具有非常有利的性能。

5 在軟件工程中數據挖掘技術的應用發展方向

數據挖掘技術在軟件工程中應用的根本目的是最大限度地提高軟件開發的質量和效率，為后續的管理工作打下良好的基礎。因此，數據挖掘技術在軟件工程中的每一個要素都必須隨著軟件工程的發展而不斷優化和更新，從而促進軟件工程與數據挖掘技術更緊密地結合，發揮最佳作用。因此，數據挖掘技術在未來的發展和應用過程中，應朝著更高性能的挖掘研究方向努力前進。也就是說，針對軟件工程中數據挖掘技術存在的實際問題，需要開發一種性能更高的挖掘算法[4]。值得注意的是，目前在軟件工程中，雖然絕大多數測試工具都能檢測出違反給定程序的動態或靜態規則所造成的缺陷，但要檢測出容易出現缺陷的信息，可以根據軟件執行，但仍然存在一大缺陷，對于更復雜的缺陷，很難準確檢測。因此，發展方向應該是更廣泛的復雜缺陷檢測工具。同時，面對近年來軟件工程規模的逐步擴大，軟件需求的進一步增加，無論是在細化軟件開發工具，還是在軟件開發人員的參與方面都提出了更高的要求，軟件開發周期也進一步被迫延長。針對這一問題，針對海量數據信息，數據挖掘技術應該圍繞數據降維、特征提取的開放方向發展，從而開發出更高效的數據預處理方法。此外，我們應該充分結合人工智能技術、機器人技術等更先進的科學技術，完善數據挖掘技術本身，以便更好地服務于軟件工程的各個領域。

6 結束語

數據挖掘技術已經成為軟件工程不斷發展和進步的關鍵。因此，在未來的軟件工程中，更應加強數據挖掘技術與軟件開發、軟件管理等工作環節的有機融合，讓更多科學合理的數據挖掘技術應用于軟件工程領域，促進軟件產品的優化升級，更好地服務于客戶，服務于企業，服務于現代科技的發展。