軟件工程數據挖掘進展研究范文

本站小編為你精心準備了軟件工程數據挖掘進展研究參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

摘要：

隨著計算機技術的不斷發展，數據挖掘也在得到不斷的應用和發展。數據挖掘指的是通過對海量數據進行集中，并從中發現或提取有價值的信息或知識的一個過程。軟件工程數據挖掘技術是屬于數據挖掘技術的一個十分重要的分支，但是本身又有與傳統的數據挖掘技術有所區別，具有自身的特殊性。本文對軟件工程數據技術挖掘進行了概述，并分析了其發展當中所面臨的任務以及挑戰，并提出了一些解決的方法，希望軟件工程數據挖據技術能夠更好地為人類的進步發展服務。

關鍵詞：

軟件工程；數據挖掘；進展

互聯網正處在不斷的發展當中，隨著計算機技術的不斷發展，數據挖據技術也在不斷地被提高，特別是軟件工程數據挖掘技術。在目前的數據挖掘技術當中，我們不斷致力于自動化技術以及智能技術的開發和應用中，并且不斷挖掘其潛力，使軟工程數據能夠對更加龐大的數據系統進行處理，同時，我們也對技術分析工具不斷地進行完善，并使得數據挖掘技術能夠更好地為軟件工程的研究服務。

1軟件工程數據挖掘研究和數據挖掘研究

1.1數據挖掘研究

我們主要將數據挖掘與計算機應用技術和軟件工程相聯系，數據挖掘之所以能夠在龐大的數據當中得到自己想要的數據信息主要是由于它采用了一種新的計算方式，所以我們也將它稱為數據挖掘，實際上，這也是一種十分新興的數據分析方式。由于現代軟件工程項目所要研究的任務十分龐大，軟件代碼量正處在急劇增長當中，伴隨著軟件代碼量的增長，數據量也在不斷增加，只依靠傳統的數據計算方式不再滿足現代的數據分析的要求，因此，人們十分熱切地期望有這樣一種數據分析模式，能夠實現有效信息數據的采集、整理的工作。軟件工程數據挖掘就是這樣一種數據分析模式。

1.2軟件工程數據挖掘研究

軟件工程數據挖掘屬于軟件工程領域當中數據挖掘的一種應用和發展，它能夠通過龐大的軟件工程數據對現有的技術進行利用，也能夠開發出新的算法以及新的數據挖掘技術，并通過提取、分析等一系列步驟，得到軟件開發者有價值的信息或者知識的一種過程。軟件工程數據在一定意義上屬于傳統數據挖掘技術的范疇，但它屬于軟件工程領域，并且有著與傳統數據挖掘技術相區別的特點，其特點表現為：軟件工程當中數據的提取和處理；軟件開發者的數據選擇；挖掘算法的選擇。

2軟件工程數據挖掘的應用現狀

2.1數據挖掘技術得到廣泛應用的原因

數據挖掘技術之所以能夠得到十分廣泛的應用，有兩個十分重要的原因。

（1）隨著計算機存儲容量呈現出快速增長的趨勢，網絡傳輸帶寬也在不斷得到增加，在應用軟件當中可以存儲可供分析的大量的數據信息。

（2）基于計算機技術的不斷發展，軟件開發的技術也得到了發展，許多數據挖掘算法也能夠被徹底地進行研究，所以許多算法都進入到一個前所未有的領域當中，對于用戶所需要的隱性需求也能夠進行挖掘。除此之外，數據挖掘技術還具有其他的優點，比如存儲簡單方便、應用成本低等。數據挖掘技術只需要對現有的數據平臺進行詳細的一系列分析，并不用依附在其他技術平臺當中，這就大大減少了一些硬件成本。所以，數據挖掘技術在軟件項目的開發中受到了越來越多的重視，也越來越被廣泛地應用。

2.2軟件工程數據面對的挑戰

軟件工程數據挖掘也屬于挖掘技術的一種，因此，它在操作過程上和傳統的數據挖掘有很大的相同之處，我們可以將其大致分為三個主要的階段：數據的預處理、數據的挖掘、最終結果的評估。在數據的挖掘當中，我們常見的任務包括數據的分類、數據的估計及預測、異常檢測和復雜信息的提取等方面。將軟件工程數據挖據和傳統的數據挖掘相比較，我們會發現軟件工程數據擁有自己的特點，這些特點表現在這些方面：

2.2.1數據比傳統挖掘中的數據更為復雜

這表現在軟件工程數據除了包括版本信息和軟件報告等一些較為傳統的結構化的數據，還包括了注釋、代碼在內的一些非結構化的數據。這是兩種截然不同的數據結構，不能使用相同的算法來運算，但是值得注意的是，這兩類數據之間有著十分重要的內在聯系，這就導致了軟件工程的數據更加復雜。

2.2.2最終呈現的分析結果的特殊

在傳統的數據挖掘的結果中，主要是通過文字或者報表等形式來對結果進行呈現，但是在軟件工程數據的挖掘中，除了需要給用戶最終的統計結果，還需要提供給軟件開發者一些其他具體的信息，比如缺陷定位、涉及結構等相關的信息。所以，這就導致了軟件工程數據挖掘需要對一些較新型的結果提交的方法和手段進行深入的研究。

2.2.3挖掘結果難以進行統一的評價

傳統的挖掘技術由于發展的時間較久已經形成了一套較為成熟的評價標準，就軟件工程數據挖掘來說，軟件開發者所需要的信息更為具體全面并且復雜，這就使得表示方式有各種形式，彼此之間也無法進行比較，這就導致難以形成評價結果的統一。所以，我們不難發現軟件工程數據挖掘的在數據的預處理和挖掘結果的表述上仍然有較大的發展空間。

2.3開發出更高性能的數據挖掘技術

（1）在對數據挖掘技術進行開發的過程中，軟件工程項目更加重視有關重用分析規則的發現和項目的檢索。這主要是利用靜態動態網絡以及樹狀網絡結構相結合來進行規則研究，從規則角度出發進行軟件工程內部整體性的挖掘，有利于規則索引手段得到更多的發展，豐富了檢索的規則形式，進一步使得檢索效率得到提高。

（2）數據挖掘技術和價值的體現還依賴于應用，不同的數據挖掘算法所擁有的應用領域各不相同。例如，我們在市場營銷當中，往往會使用Apriori算法，這是因為它適用于市場營銷，這就體現在它不僅能夠基于現有的數據來進行分析，還能進行預測，并且預測的準確度很高。由于傳統的定位技術還存在一定的缺陷，所以需要將數據挖掘技術進行創新融合，從而使得缺陷定位系統更加健全。由于存在一些惡意軟件的檢索功能，因此，我們需要利用性能更高的數據挖掘技術，及時準確地得到病毒的相關信息，并且能夠對病毒進行及時的數據分析以及評估，不斷對數據分析的可行性進行提高以及對軟件工程開發的安全性能不斷進行提高，最終使得軟件工程的研究成為一種動態發展的過程。

3結束語

總而言之，軟件工程數據挖掘技術在不斷的發展當中，相信在未來一定會取得十分矚目的發展，得軟件工程項目的發展變得更加地智能化與自動化。就目前的研究狀況而言，軟件工程數據挖掘有著十分廣闊的發展前景，隨著計算機技術的不斷發展，其技術也會不斷得到改善，從而更好地為我們的社會發展服務。

參考文獻：

[1]賀瑋.軟件工程數據挖掘技術的研究進展[J].科技風,2014(17):141+145.

[2]馬保平.關于對軟件工程中的數據挖掘技術的探討[J].電子技術與軟件工程,2015(19):196-197.

[3]黃世云.軟件工程數據挖掘研究進展概述[J].電子技術與軟件工程,2014(21):89.

作者:李思特 單位:同濟大學軟件學院