數據挖掘在軟件工程技術中的應用畢業論文
摘要 計算機技術在發展，軟件也發展的越來越復雜，而系統開發工作也顯得更加重要。信息技術的廣泛應用會產生大量數據，通過對數據進行挖掘，分析其存在的規律，對實現數據資源的有效利用意義重大。本文就數據挖掘技術在軟件工程中的應用作簡要闡述。
關鍵詞 數據挖掘技術；軟件工程中；應用軟件技術
隨著信息技術發展而快速發展，但是其可控性並不是特別強。軟件在應用過程中會產生大量數據，數據作為壹種寶貴的資源，有效的利用可以帶來價值增值。作為軟件開發行業，數據挖掘技術應用則實現了數據資源的有效利用，通過對其中規律進行研究，為軟件工程提供相應指導，並且對於系統故障能夠有效處理，成本評估的有效性也能夠提升。
1數據挖掘技術應用存在的問題
1.1信息數據自身存在的復雜性
軟件工程所包含的數據可以分為兩個類別，結構化與非結構化。在非結構化數據中軟件代碼發揮著重要作用。而對結構化數據產生影響的則是軟件版本信息。結構與非結構化數據二者之間聯系非常密切。實現數據有效利用就需要通過壹定技術找出其中的規律。數據挖掘技術則剛好滿足需求。利用該技術對結構與非結構化數據進行整合，提升其使用的有效性。
1.2在評價標準方面缺乏壹致性
數據挖掘技術在生活中的應用比較廣泛，通過該技術應用能夠更好的對實際情況進行評價，從而對結果進行優化。但是由於沒有統壹標準，導致了軟件信息復雜。而在表述方式方面自身又存有差異性。信息獲取者無法有效的對信息進行應用及對比。而信息缺乏統壹標準的原因就在於評價方式不壹致。
2數據挖掘技術在軟件工程中的應用
2.1數據挖掘執行記錄
執行記錄挖掘主要是對主程序的路徑進行分析，從而發現程序代碼存有的相關關系。其實質是通過對相關執行路徑進行分析，並進行逆向建模，最終達到目的。作用在於驗證，維護，了解程序。記錄挖掘的過程通常是對被分析的系統進行初步插裝，之後是記錄過程，該過程在執行上壹步程序後，對應用編程接口，系統，模塊的狀態變量記錄，最後是對所得到的信息進行約簡，過濾，聚類。最終得到的模型能夠表達系統的特征。
2.2漏洞檢測
系統或是軟件自身都會存在漏洞，漏洞自身具壹定的隱蔽性，由於人的思維存在某些盲區，無法發現漏洞的存在，就需要借助於某些軟件。檢測漏洞的目的就在於找出軟件中存在的漏洞及錯誤，並對其進行修復，從而保證軟件質量與安全。將數據挖掘技術應用於軟件檢測，首先要確定測試項目，結合到用戶需要，對測試內容進行規劃，從而確定測試方法，並制定出具體方案。測試工作環節主要是對數據進行清理與轉換，其基礎在於漏洞數據收集，通過對收集與采集的信息進行清理，將與軟件數據有關聯同時存在缺陷的數據篩選出來，而將剩余無數據清理，對丟失項目采取相應措施補充，將其屬性轉換為數值表示。之後是選擇適當的'模型進行訓練與驗證，該環節要結合到項目實際的需要選擇挖掘方式，通過對不同數據結果進行分析與比較找到最適合的方式。之後則是重復應用上述方法，對軟件存在的漏洞進行定位與檢測。並將與之對應的數據收集於軟件庫，在對漏洞進行描述的基礎上分類，最後將通過挖掘得到的知識應用到測試的項目中.
2.3開源軟件
對於開源軟件的管理由於其自身的開放，動態與全局性，需要與傳統管理軟件進行區別對待，壹般情況下，成熟的開源軟件對於軟件應用記錄較為完整，參與的內容包括了錯誤報告，開發者活動。參與開發的工作人員會處在動態變化之中，存在動態變化的原因就在於軟件的開放性。同時對於軟件中動態性特征的挖掘，可達到對開源軟件進行優質管理的目標。
2.4版本控制信息
為了保證參與項目人員所***同編輯內容的統壹性，就需要對系統應用進行控制。軟件開發工程應用中，開發工作管理與保護都會通過版本控制系統來實施。並且其應用方式主要是對變更數據挖掘，找出不同模塊及系統存在關系，並對程序中可能會存在的漏洞進行檢測。此類技術的應用，使得系統後期維護成本被有效的降低，而對後期變更產生的漏洞也有壹定的規避作用。
3數據挖掘在軟件工程中的應用
3.1關聯法
該方法作用在於尋找數據中存在的相關聯系與有趣關聯。而體現的關聯規則有兩個明顯的特征。①支持度；②信度。前者表示在某個事物集中，兩個子集出現的概率是相同的。而後者則表明了某事物在事物集中出現的概率，而另壹事物也會出現。
3.2分類方法
該方法主要是應用於分類標號與離散值的操作。該方法的操作步驟是，首先要建立相應的模型，對數據進行描述，並利用模型對其進行分類。在分類方法選擇方面，常用的有判定樹法，貝葉斯法，支持項量機法等。判定樹法應用的基礎是貪心算法。
3.3聚類方法
該方法常用的有劃分方法，基於密度，模型，網格的方法與層次方法。聚類分析輸入的是壹組有序對，有序對中的數據分別表示了樣本，相似度。其基本的應用理論是依據不同的對象數據予以應用。
4數據挖掘在軟件工程中的應用
4.1對克隆代碼的數據挖掘
在軟件工程中最為原始的是對克隆代碼的檢查測試。就其方式而言有文本對比為基礎，標識符對比為基礎。前者是利用系統中程序代碼包含的語句進行判斷。該方法在後期改進過程中主要是對字符串匹配效率進行提升。實際應用過程中是通過相關函數匹配對效率進行優化。
4.2軟件數據檢索挖掘
該方法同樣是軟件工程中原始的挖掘需求之壹。該方法在應用時主要有以下三個步驟。
①數據錄入。其實質是對需要檢索的信息錄入，並結合到使用者需要在數據中查找使用者需要的數據。
②信息查找過程。確認了用戶需要查找的信息後，系統將依據信息內容在數據庫中進行查找，並分類羅列。
③信息數據導出與查看。用戶可以依據自身需要將數據導出或者是在線查看。數據在導出時會形成相應的記錄，客戶再次進行查找時就會更加的方便與快捷。而將數據導出則需要利用到相關的軟件。
4.3應用於設計的三個階段
軟件工程有許多關於軟件的資料，資料通常是存放於代碼庫中。數據運用可以提升工作效率。軟件工程每壹次循環都會產生大量的數據。基於軟件工程生命周期可以將其分為分析設計，叠代的開發，維護應用三個階段。
4.4面向項目管理數據集的挖掘
軟件開發工作到目前已經是將多學科集中於壹體。如經濟學，組織行為學，管理學等。對於軟件開發者而言，關註的重點除過技術方面革新外，同時也需要科學規範的管理。除過對於版本控制信息挖掘外，還有人員組織關系挖掘。對於大規模的軟件開發工作而言，對人力資源的有效分配與協調也是軟件工作領域需要面對的問題。例如在大型系統開發過程中，往往會有許多人參與其中，人員之間需要進行溝通交流。交流方式包括了面對面溝通，文檔傳遞，電子信息等。通過對人員之間的關系進行挖掘，有利於管理工作開展。員工群體存在的網絡是社會網絡。通過人員合理組織與分配，將會影響到項目進度，成本，成功的可能性。而對該方面實施研究通常采用的是模擬建模。
5結束語
軟件工程技術在生活中許多領域都有廣泛的應用，數據挖掘作為其中的壹項技術，其重要性及作用隨著技術發展而表現的越加明顯。為了保證挖掘技術的可靠性與高效，與其它工程技術有壹定融合性。數據挖掘在實際應用工作中體現出了巨大的經濟效益，因此應該大力推進其應用的範圍，並拓展其應用的深度與層次。
參考文獻
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