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探讨数据挖掘技术在软件工程中的应用
发布时间:2019-07-05

  摘要:随着社会经济的快速发展, 计算机软件对现代生产生活产生了非常重要的促进作用。通过在软件工程中应用数据挖掘技术, 不仅能够提高软件工程的开发质量, 还能够有效整合软件工程开发过程中存在的问题积极进行分析, 促进软件工程的开发水平的进步。本文探讨了数据挖掘技术在软件工程中的应用, 供相关读者参考。

  关键词:软件工程; 数据挖掘技术; 应用研究;

  0引言

  数据挖掘技术的发展虽然不长, 但发展迅速, 它受到了各个领域的欢迎, 促进了分析技术的发展。目前, 计算机数据挖掘技术已广泛应用于市场营销、金融投资等领域, 极大地满足了市场的实际需求。

软件工程

  1计算机数据挖掘技术的主要内容

  在计算机数据挖掘技术中, 技术的结合是传统技术与先进技术的结合。在计算机数据挖掘的发展过程中, 应注意以下几点:第一, 应注意传统统计方法的应用。采用传统统计方法的原因是该方法所需数据较少, 只选取几个有代表性的数据。同时, 通过对数据的分析和分析, 提高了数据分析的效率。第二, 注意可视化技术的应用。为了突出了数据的特点, 可以使用图表等方式显示数据, 在可视化技术的作用下, 清楚地看到数据的实际情况。第三, 在线分析与处理的应用。使用它可以顺利完成数据分析, 用户不仅可以主动分析数据, 还可以完成分析算法的选择, 了解网络影响下数据的真实情况。

  2数据挖掘技术对于软件工程开发的重要作用

  随着数据挖掘技术的快速发展, 对软件工程的促进作用十分明显, 尤其是在银行、运输、保险、零售等行业通过数据挖掘技术可以有效地提高软件的使用性能。首先, 数据挖掘技术可以用于软件开发规划, 为软件产品的质量控制提供重要的参考。通过合理、准确地规划软件开发过程中各种能源的消耗, 准确地预测开发过程, 可以避免较大的差距。如果出现错误, 可以及时改进, 保证软件产品的质量。其次, 数据挖掘技术可以为软件学习型组织的构建提供基础。在过去的软件项目开发过程中必须以项目事件为参考, 但由于知识和经验的积累首先要通过实际问题的测试, 数据挖掘技术可以利用比较分析的能力发现实际问题的共性, 并以共性为项目经验, 提高软件开发的效率。通过软件开发及数据挖掘技术的应用, 可以为后续的操作和维护提供帮助。因为软件开发很容易受到各种因素的影响, 导致变更必须及时解决, 通过数据挖掘软件就会避免风险, 并寻找一个积极的解决策略, 也可以提高软件开发的效率和管理, 加强对项目的科学决策。例如, 数据挖掘可以有效地分析软件的具体应用方式, 解决软件故障, 实现软件的综合管理。

  3数据挖掘技术在软件工程中的应用

  数据挖掘技术在软件工程中的应用已有20多年的历史。随着科学技术的不断进步, 数据挖掘技术的应用越来越广泛, 如数据挖掘技术在银行业、保险业、交通运输业和零售业的应用。

  3.1 软件版本信息挖掘

  软件工程版本控制信息挖掘是软件工程领域应用最广泛的数据挖掘技术之一。版本控制软件工程是开发人员在软件开发过程中对编辑信息的统一管理。它确保在软件开发过程中, 所有数据软件工程都能得到一致的更新。保证软件开发质量, 积极开发软件项目任务, 是软件工程的重要途径。数据挖掘技术在软件工程系统版本信息控制技术的应用中, 应重点研究软件开发变更信息中的数据挖掘。对同一软件平台下不同应用的深入分析和探索, 模块关系的存在或差异, 可以更有效地分析和预测软件工程系统模块在未来实际应用中的潜在脆弱性, 以及未来可能的软件工程开发分析。

  3.2软件执行记录挖掘

  软件执行记录挖掘是数据挖掘中最重要的应用之一。将数据挖掘技术应用于软件执行记录。对于软件系统的执行路径, 不同的软件模块代码与大数据分析或不同的软件之间存在着相同的关系。在软件执行记录中应用数据挖掘技术的实质是深入实现路径跟踪软件系统, 以实现逆向建模的目的, 从而更好地跟踪、分析、维护现有代码中使用的软件系统, 保证软件工程的稳定性。

  3.3检测漏洞

  数据挖掘技术的一大优点就是可以检测软件漏洞, 可以保证数据的安全性和稳定性, 检测软件自身的程序漏洞, 在错误发生前就可以通过自身修复漏洞, 保证软件的安全性和稳定性。一般数据挖掘技术在进行软件的检测时, 首先根据软件的自身特点进行调整, 在满足用户基本需求的前提条件下, 进一步确定软件的测评手段和测评方式。其次根据前期确定的测评方式, 排查和修复软件的数据错误, 对数据进行加密和保护处理。对软件需要的后台信息进行相应的处理, 定期清除后台冗余数据, 过滤长时间运行出现的数据, 保留有用和必要的关键信息, 保证软件安全稳定地运行。在建模过程中, 针对数据的特性和大小选择数据模型, 通过多方面对比和验证, 保证信息安全和真实。根据软件的不同用途, 结合项目的实际需求采用对应的数据挖掘方式, 比较多方面的数据信息, 找到最合理并且最贴切的数据挖掘方式, 这样才可以带给用户最优的软件使用体验。

  3.4软件故障检测中的数据挖掘

  在软件工程项目开发过程中, 程序设计不可避免地会出现一些漏洞, 或因编程人员的操作失误, 使软件功能受到影响。需要对软件故障问题进行快速定位和检测, 从而尽快对程序代码加以完善, 确保各项功能的正常发挥。采用数据挖掘技术主要通过对信息进行跟踪检测, 或采用逆向建模方法, 及时发现软件故障问题, 提高程序的可维护性。

  传统的定位软件故障的方法是用程序切片方法, 但是这个方法不太可靠, 常常导致不准确的定位。之后的传统定位方法不断完善, 现在更成功的是通过将成功的操作与故障操作相比, 确定断层的起源之间的区别, 并通过近邻查询故障定位的方法。这些新的数据挖掘技术的使用极大地提高了软件问题检查的能力和准确性。

  4软件工程中应用数据挖掘技术的方法

  数据挖掘技术可以在应用上进行分类。在工作之前, 我们可以对模型进行分析, 然后根据一定的规则收集数据, 方便后续的应用。在数据挖掘中, 我们可以更详细地将数据信息划分为不同的类别。数据挖掘技术中使用的关联方法是海量数据信息之间的连接, 类似于软件工程代码克隆。软件工程的数据检索功能是原始的数据挖掘方法。数据挖掘过程包括数据输入、搜索和内容分析, 软件工程数据输入过程是修改后的数据输入程序, 用户可以下载软件工程的数据, 同时会有一个下载记录, 这样我们可以很容易地找到相关的客户信息。

  5结论

  数据挖掘在软件工程中的应用具有很大的实用价值。加强数据挖掘技能研讨对促进软件工程项目的发展具有重要意义。因此, 相关人员应加强探索, 使数据挖掘技术在软件工程中的应用更加成熟可靠, 以促进其在其他领域的应用也能取得良好的效果。

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