分析数据挖掘技术在软件工程中的应用

龙艳

摘 要：在软件开发领域，数据挖掘技术凭借其优势被大力推崇，但碍于国内针对此技术的研究尚停留在初级阶段，故而只有通过不断的理论探讨和实践积累，才能确保其发挥更大的价值。针对此，本文围绕数据挖掘技术在软件工程领域的实际应用展开深度探讨。

关键词：数据挖掘技术；软件工程；应用

1 简要剖析数据挖掘技术

1.1 数据挖掘技术的基本概念

数据挖掘技术的发展时间可追溯到上世纪末期，是建立在数据库中海量理论知识基础上而来的，并成为数据库领域创新型应用研究技术的典型代表。经过不断的理论研讨和实践积累，数据挖掘技术已经在数据库领域占据了主导地位，然而由于多方面原因，该技术缺乏明确的基本概念。

当下，由弗劳利提出的针对数据挖掘技术的定义是最受公众认可的，其将该项技术理解为从海量数据库中提取具有实际应用价值，且内容新颖、形式独特的数据信息，并将其作用于可理解模式中。具体内容如下：

其一，数据信息不仅要包含多方面专业领域，并且要保证信息的真实可靠；

其二，能够符合公众的兴趣爱好；

其三，所获取的信息新颖独特且有实际应用价值；

其四，对知识量没有特定的要求。

总而言之，数据挖掘技术对专业性要求较高，涉猎内容广泛且复杂，是集人工智能模式、数据分析模式于一身的创新型学科。

1.2 技术应用流程简介

数据挖掘流程主要包括如下三个阶段：

1）数据预处理。在此阶段中，高效获取原始数据信息的根本在于明确任务处理对象，换言之，就是获取符合实际需求标准的数据信息。数据清洗的宗旨是弥补原始数据缺陷，保证数据信息的完整性。数据抽取就是从海量的数据库中快速获取与实际任务存在紧密关联的数据信息。而数据转换的实质就是切换数据的格式，提高数据信息的适用性，最大限度的满足需求。

2）数据挖掘。首要步骤是制定合理的挖掘任务，具体包括数据归纳分类、数据评价总结等，然后再确定恰当的挖掘运算方法，结合数据的实际特征及系统的具体需求推敲运算方法。

3）模式评估与知识表示。模式的实际用途在于准确表达数据挖掘成果，以兴趣度作为度量标准，构建有识别能力的完整表达模式。

2 在软件工程领域应用数据挖掘技术的实际策略

软件工程涉及诸多与软件相关的数据资料，通常这些数据资料由软件代码库统一保管储存，合理应用数据库可以进一步提高软件开发人员的实际工作效率，确保系统维护人员全方位了解整个系统框架。例如程序员在分配软件工程具体任务的过程中，可以迅速且准确的识别系统组件的独立性。在软件工程中，统一软件开发过程的循环会生成海量的数据信息，而这些数据都是待挖掘对象，基于软件工程的周期限制，整个过程分为如下几个阶段：

2.1 根据需求采取特异行设计

需求和设计阶段就是依照软件工程的设计标准制定切实可行的方案，一旦需求发生变化，软件工程设计要顺从这种变化，而且这对程序设计人员的专业技术也提出了更高的标准要求，设计人员需要掌握优越的设计手段，借助数据挖掘技术深度剖析软件代码重新组构问题，以提高程序代码抽取的实际效率。

2.2 确定运算法则

此阶段是对数据挖掘技术需求量最大的关键阶段，具体包括如下几个环节：

其一，在软件工程编码过程中，需要结合工程研发的实际需求，实时记录软件编码程序，以此为基准，深度剖析程序代码的内在关联。

其二，具有调试效应的数据挖掘技术。对于软件工程来说，由于其调试过程对专业性要求较高，因此多为软件开发技术人员独立操控，其宗旨在于提高软件系统的安全性和适用性，满足用户的需求。软件系统调试工作基于其自身的复杂繁琐性，需要消耗大量的时间和精力，并且调试技术人员要遵照行业标准规范，特别是针对系统较为复杂的软件工程，其在一定程度上加大了调试工作的难度。开展调试工作的实际目的就是分析系统漏洞，定位软件错误信息，而通过合理应用数据挖掘技术，可以有针对性的减小调试工作的难度。

其三，检测软件工程漏洞。任何软件工程都无法完全避免系统漏洞，根据相关社会调查结果显示，常见的软件工程系统漏洞一般不会给用户造成过重的经济损失，例如，1996年发生在美国的航天飞船坠毁事件，就是最具代表性的实际案例。而且软件系统漏洞检测需要消耗整个开发设计周期超过百分之三十的时间，使得软件工程系统漏洞检测工作越发重要。具体包括如几点内容：

1）从源代码中推断错误、复制粘贴错误检测和函数匹配检测。以从源代码中推断错误为例，先要使用频繁项集挖掘算法找出代码中频繁项集，确定满足最小支持度的程序规则，进而推断程序对规则的顺从程度，一旦发现其中大部分都符合程序基本要求，说明那一小部分极有可能是漏洞规则。

2）在软件工程中，系统维护阶段较为关键，该阶段要求维护技术人员充分认知整个系统框架。通常来说，软件维护的具体工作包括弥补程序缺陷，纠正程序错漏，优化设计环境，并按照实际需求增设程序应用。在系统维护阶段应用数据挖掘技术的主要内容有：第一，引导软件修改。对于软件系统来说，一个代码的调整都会引发一系列关联反应，而数据挖掘技术就是要确定修改模式，以防模块修改频率过高；第二，落实切面挖掘。具体来说就是有针对性的补充编程程序，进一步提高系统的安全稳定性。

3 结语

综上所述，将数据挖掘技术合理应用到软件工程项目中，能够促进软件工程的良好发展，结合现阶段的实际应用概况可知，数据挖掘技术拥有极为宽广的发展空间，需要技术人员进行深入的研究，不断改进技术水平，强化专业素质，从而为软件工程的良性发展献策献力。

参考文献：

[1]石乐天.數据挖掘技术在软件工程中的应用[J].信息与电脑（理论版），2018（04）.

[2]张勇.软件工程行业中数据挖掘的应用探讨[J].中国新通信，2018（05）.