关于数据挖掘技术在软件工程中的应用分析

孙树田

天津开发区先特网络系统有限公司 天津 300000

引言

在大数据分析领域，数据挖掘是一个新兴概念。数据挖掘的关键是对数据量大、价值密度低的数据进行有效分析，提取出具有应用价值和研究价值的信息数据，从而进一步提高数据的应用率。软件工程经历了多年的发展，软件开发和项目管理也面临着数据分析问题，如漏洞分析和源代码管理等。软件在长时间运行下不断积累数据，但数据量不断增加，传统的处理手段无法实现综合处理，因此数据挖掘技术在软件工程中的有效应用成为当前的研究热点。

1 数据挖掘技术简介

数据挖掘技术是一种现代信息处理技术，与传统的信息处理技术相比具有非常明显的功能优势，因此在许多行业得到了广泛的应用。目前，在软件工程领域，对数据挖掘技术应用价值的研究还很少，很多软件工程都采用传统的数据处理技术，难以提高数据处理的效率。数据挖掘技术是包含多种功能的，不同功能之间也有明显的联系，可以实现综合评价，对于部分软件工程来说，数据挖掘技术的应用最明显的优势是数据处理效率得到了显著的提升，数据丢失等问题也得到了很好的解决，为企业的发展提供了有效的保障。

2 数据挖掘技术应用于软件工程的关键意义

2.1 有助于信息的获取

数据挖掘技术还包括传统信息处理中的各种重要功能。信息收集后，可根据数据信息的具体类型进行分类处理。在这种处理机制下，数据挖掘技术所涉及的业务范围也进一步扩大，可以结合数据分析的具体特点，在海量数据资源中建立起功能完备的信息管理系统，它可以帮助人们快速检索所需的数据资源。数据挖掘技术在软件工程中的应用还可以集成大量的信息，帮助企业快速掌握数据信息的各个方面。

2.2 信息的正确录入

数据挖掘技术的操作水平很高，传统的数据信息系统在操作过程中往往需要很高的时间成本，在某些情况下，操作系统可能会因数据处理量大而崩溃。数据挖掘技术的应用可以有效地避免这一问题，在操作过程中提高效率也可以进一步避免操作过程中的数据丢失或混乱，增强数据处理的整体效果。对于大规模数据的操作，一些垃圾数据没有使用价值，但可能存储在数据处理系统中，影响系统的运行效率。数据挖掘技术的应用还可以处理这些垃圾数据，并将有价值的信息输入到系统中。

2.3 提高数据处理效率

对于数据挖掘技术来说，数据转换也是最重要的优势之一，它可以将混沌数据信息整合成一种使用形式，并且这些混沌信息整合后也可以被合理利用。在杂项数据挖掘过程中，可以自动选择合理的分析模式，及时处理模糊数据，使最终的数据结果得到充分利用[1]。结合所获得的数据，从不同的方向检验数据的真实性和价值，并将真实数据进行整合，使数据具有可读性，即将分析结果作为参考的新知识。数据分析的过程一般比较复杂，需要对不同的过程进行多次验证才能得到真实的运行结果。然而，数据挖掘技术在软件工程中的有效应用可以全面提高数据操作的效率和质量。

3 数据挖掘技术在软件工程中的应用策略

3.1 信息挖掘

可以实现全方位的信息数据控制，软件工程和软件工程的应用范围也很广，需要涉及软件开发过程中的信息类型，同时软件工程的版本可以统一控制信息数据，确保软件在开发过程中能够执行各种数据资源的同步更新，进一步保证软件开发的质量和开发过程的效率，使开发项目目标能够顺利实现。在数据挖掘的过程中，包括软件开发替换的数据，技术人员可以快速区分软件的内部结构，也可以充分利用数据挖掘技术的优势，在后续工作中可以快速发现软件的内部问题并加以解决，完成软件开发任务。

3.2 软件漏洞检测

在软件工程中，漏洞检测作为工作中不可缺少的一部分，能够保证软件开发的质量和系统的安全运行，及时发现和消除隐患。快速修复软件漏洞可以为用户提供更稳定的保护。在数据挖掘技术的应用中，漏洞检测不仅要对软件进行基本测试内容，还要进行相关性测试，对与软件漏洞相关的项目内容也要进行全面测试，以满足软件开发的实际需求。数据挖掘技术可以结合记录的内容对数据进行分析，改进分析结果，进而决定采用哪种测试模式来完成测试工作，以确保测试模式的选择更符合软件工程的实际需求。在脆弱性数据处理方面，数据挖掘技术需要首先对数据进行清理，然后对相关数据进行分析提取，去除没有应用价值的数据，然后补充内容中缺失的部分，以数据的形式呈现出来。此外，数据挖掘技术在软件脆弱性中的应用需要选择合理有效的数据模型来完成分析验证工作，并尽可能选择可行的挖掘模式使其成为测试集[2]。相关系统还需要对运行结果进行比较，选择最合理的结果。在漏洞检测和分类软件漏洞和描述中，更新数据库中的软件漏洞数据，使任何其他相关软件或系统能够从待获取的数据库数据中及时应对类似问题，从而快速操作，减少泄漏检测所需时间的同时也为泄漏检测和解决提供了参考依据，因此在更新漏洞数据时应保证数据分类的合理性。

3.3 开源软件的数据挖掘

对于软件工程来说，开源软件是数据挖掘的主要目标，其中克隆代码检测起着关键的作用和意义，并且广泛应用于源文件开发中，可以快速复制和复制数据。克隆代码技术可以进一步提高代码复制和代码粘贴的效率，也有助于代码检测工作的快速实施，进一步避免软件工程系统受到代码的漏洞，提高软件系统后期的维护工作，为其开发提供更有利的条件。然而，开源软件的数据挖掘项目也有一定的影响因素，如环境的开放性和动态性会带来一定的影响，尤其是软件的开发和管理，这与传统的软件开发明显不同。但是，一些技术相对完善的开源软件大多会记录错误报告、软件应用情况和开发者信息，帮助开发者根据发展特点快速建立典型的社交网络，快速了解和掌握网络的动态变化。此外，工作人员还需要进一步探索开源软件的动态，加强开源项目管理的整体效果

3.4 执行记录的数据挖掘

执行记录的数据挖掘也是软件工程数据挖掘的核心内容。对软件系统的执行路径进行有效的分析，可以帮助工作人员掌握软件工程中不同系统模块的工作代码之间的联系。记录挖掘操作也是通过跟踪软件进行逆向建模的过程，可以提高对软件工作系统的理解、跟踪、维护等方面的有效性。在执行过程中记录挖掘数据，还着重分析程序的执行过程，有利于掌握程序代码之间的相关性，在应用过程中执行记录实际挖掘需要分析工作系统的具体情况，通过使用挖掘软件完成应用程序的结构编程工作，记录系统各方面的信息，建立系统功能模块。

4 数据挖掘技术的应用方法

随着数据挖掘技术在瑞软件开发中应用的日益频繁，其应用方法也受到人们的广泛关注。目前在软件工程开发中运用数据挖掘技术，最为常用的方法主要有以下几种。

4.1 关联法

所谓关联法，主要是指一种关注两个事物之间的内在联系和外在联系的研究方法。在数据挖掘技术中，关联方法经常应用于数据的处理和采集[3]。在实际应用中，相关法的工作原理主要体现在相关性和趣味性相关性上。基于这两个关联原则，数据挖掘技术与软件工程的关系包括支持度和置信度，这也是检测挖掘出的关联规则是否有效的重要指标。具体而言，支持度可以用公式P（A）表示∪B） ，这是两个∪B和一组A可以出现在事务集D中。置信度属性可以用公式P（B | A）表示，主要是指当事务集D中出现项目集A时，项目集B的出现概率。

4.2 分类法

分类法可以简单地看作是一种可以使用分类标签预测的执行操作。在分类法的实际应用中，需要确保有一个相应的分析模型作为基础，即需要建立一个与分类法对应的分析类型。同时，分析模型本身必须有一定的应用基础，这就需要提前引入数据类集或概念集。目前，在软件工程领域分类的实际应用中，判断树方法是最常用的方法，它还包括神经网络分类、K-最近分类等小方法。应该注意的是，在使用分类法时，有必要清楚地理解和掌握计算方法及其适用范围，以便以最低的成本获得最佳结果。

4.3 聚类法

所谓聚类方法是根据一定的分类标准将研究工作中涉及的数据对象细化为不同的类和不同的聚类的过程。同时，在此过程中，有必要确保同类数据对象和集群之间有高度的了解。相反，不同类别和集群的数据之间必须存在相对明显的差异。可以说，聚类方法与上述分类方法有着本质的区别。用聚类方法划分的数据对象不能作为指导学习的方法，即不能进行预测。然而，聚类方法可以应用于其他算法的预处理，特别是在数据分布信息的独立分析中，聚类方法得到了广泛的应用。这是因为聚类方法在孤立点挖掘中具有非常有利的性能。

5 在软件工程中数据挖掘技术的应用发展方向

数据挖掘技术在软件工程中应用的根本目的是最大限度地提高软件开发的质量和效率，为后续的管理工作打下良好的基础。因此，数据挖掘技术在软件工程中的每一个要素都必须随着软件工程的发展而不断优化和更新，从而促进软件工程与数据挖掘技术更紧密地结合，发挥最佳作用。因此，数据挖掘技术在未来的发展和应用过程中，应朝着更高性能的挖掘研究方向努力前进。也就是说，针对软件工程中数据挖掘技术存在的实际问题，需要开发一种性能更高的挖掘算法[4]。值得注意的是，目前在软件工程中，虽然绝大多数测试工具都能检测出违反给定程序的动态或静态规则所造成的缺陷，但要检测出容易出现缺陷的信息，可以根据软件执行，但仍然存在一大缺陷，对于更复杂的缺陷，很难准确检测。因此，发展方向应该是更广泛的复杂缺陷检测工具。同时，面对近年来软件工程规模的逐步扩大，软件需求的进一步增加，无论是在细化软件开发工具，还是在软件开发人员的参与方面都提出了更高的要求，软件开发周期也进一步被迫延长。针对这一问题，针对海量数据信息，数据挖掘技术应该围绕数据降维、特征提取的开放方向发展，从而开发出更高效的数据预处理方法。此外，我们应该充分结合人工智能技术、机器人技术等更先进的科学技术，完善数据挖掘技术本身，以便更好地服务于软件工程的各个领域。

6 结束语

数据挖掘技术已经成为软件工程不断发展和进步的关键。因此，在未来的软件工程中，更应加强数据挖掘技术与软件开发、软件管理等工作环节的有机融合，让更多科学合理的数据挖掘技术应用于软件工程领域，促进软件产品的优化升级，更好地服务于客户，服务于企业，服务于现代科技的发展。