淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的運用

1、淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的運用0引言隨著我國信息技術(shù)的進步，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到廣泛應(yīng)用，在軟件工程中需要對數(shù)據(jù)信息 進行搜集、分類與整理，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用可以有效提高工作效率，推動軟件工程的 有序發(fā)展。我國對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用與研究雖然處于初級階段，但通過不斷的經(jīng)驗積累也 能夠發(fā)揮技術(shù)的更多價值。1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)指的是在信息技術(shù)發(fā)展背景下，對信息數(shù)據(jù)展開處理的技術(shù)。與過去的信 息處理技術(shù)相比，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)功能更加強大，可以應(yīng)用在各個領(lǐng)域，無論是數(shù)據(jù)處理、數(shù) 據(jù)轉(zhuǎn)換還是數(shù)據(jù)分析.都能夠完成相互之間的聯(lián)系，并對數(shù)據(jù)進行最終評估。將數(shù)據(jù)挖掘技 術(shù)應(yīng)用在軟件工程中.能夠提高企業(yè)處

2、理信息數(shù)據(jù)的效率，避免操作失誤，保護企業(yè)數(shù)據(jù)準 確。2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的重要性分析2. 1高效整合多樣化信息數(shù)據(jù)由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的功能比較多，其中包含了傳統(tǒng)處理技術(shù)的功能，實現(xiàn)多樣化信息的 收集與分類，并將數(shù)據(jù)按照類別存儲與整理。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以在多樣化數(shù)據(jù)中實現(xiàn)數(shù)據(jù)的 系統(tǒng)化管理，為人們進行數(shù)據(jù)查閱工作帶來方便。在軟件工程中應(yīng)用該技術(shù)，方便信息數(shù)據(jù) 的高效整合，幫助企業(yè)全方位了解信息與數(shù)據(jù)2。2. 2保證信息數(shù)據(jù)的準確率數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)擁有強大數(shù)據(jù)運算功能，以往的數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)運算數(shù)據(jù)時需要耗費大量時 間與成本。如果信息數(shù)據(jù)體系龐大，系統(tǒng)運算時會而臨癱瘓問題。在軟件工程中，一旦系統(tǒng) 發(fā)生癱

3、瘓，系統(tǒng)將無法正常使用，數(shù)據(jù)也會受到破壞。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之后可以有效解決 以上問題，實現(xiàn)系統(tǒng)的優(yōu)化，使系統(tǒng)可以在最短時間內(nèi)處理數(shù)據(jù)，防止信息數(shù)據(jù)發(fā)生丟失現(xiàn) 象，提高數(shù)據(jù)處理的時效性。面對大量的信息數(shù)據(jù)，有的數(shù)據(jù)得不到利用，但長期處于系統(tǒng) 中會影響系統(tǒng)運行效率，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以將無價值的數(shù)據(jù)剔除，留下有用的信息數(shù)據(jù)， 保證系統(tǒng)的運行效率和數(shù)據(jù)質(zhì)量。2. 3縮短信息數(shù)據(jù)處理時間在軟件工程中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以分類處理雜亂無章的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換與調(diào)用。 對數(shù)據(jù)進行深入挖掘處理時也可以應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行數(shù)據(jù)的分類，并對模糊數(shù)據(jù)及時清 理，提高系統(tǒng)內(nèi)現(xiàn)存數(shù)據(jù)的實用價值。人們獲取到的信息數(shù)據(jù)需

4、要進行反復(fù)核對，以此保證 數(shù)據(jù)真實性，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用減少時間浪費，提高數(shù)據(jù)核對效率。3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的應(yīng)用分析3. 1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用流程主要分為三個階段：數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、模式評估與知識表 示。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段中，高效得到原始數(shù)據(jù)的根本原因在于確定任務(wù)處理對象，得到符合 軟件工程需求的數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)清洗彌補原始數(shù)據(jù)存在的缺陷，確保數(shù)據(jù)的完整性。數(shù)據(jù)抽 取需要從數(shù)據(jù)庫中選擇與軟件工程任務(wù)相符合的信息。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換需要將數(shù)據(jù)格式加以轉(zhuǎn)化， 實現(xiàn)數(shù)據(jù)的適用性。在數(shù)據(jù)挖掘中需要制定一定的挖掘任務(wù)，通過對數(shù)據(jù)的分類與評價總結(jié)， 合理應(yīng)用運算方法進行數(shù)據(jù)推敲。在模式評估與知識表

5、示中，其實際用途在于挖掘成功的表 達，將興趣度作為衡量標準，提高數(shù)據(jù)表達的識別能力。針對軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)化應(yīng)用，可以從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方面入手，具體如下：（1） 檢測軟件工程中的克隆代碼。以軟件工程為標準，將一部分代碼復(fù)制，結(jié)合實際情況更改一 部分代碼，并對這些代碼進行檢測，代碼檢測與更改可以同時進行，能有效提高檢測效率， 實現(xiàn)系統(tǒng)的維護工作。當前應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行克隆代碼檢測的方式一共有四種，具體為 比較標識符、對比文本、檢測系統(tǒng)程序結(jié)構(gòu)與度量圈。在實際操作中，要求人們結(jié)合實際情 況選擇相應(yīng)的克隆代碼檢測方法。（2）數(shù)據(jù)信息挖掘法。這是以橫切關(guān)注點為主的挖掘方法， 在軟件工程中應(yīng)用該方法

6、可以改造系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)信息達到良好的處理效果3.3. 2軟件管理為了讓數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更好地應(yīng)用在軟件工程中，需要從軟件管理角度入手，采用以下兩 方面舉措。一方面，深入挖掘數(shù)據(jù)的組織關(guān)系，另一方面，挖掘版本控制信息。軟件工程系 統(tǒng)比較繁瑣，挖掘組織關(guān)系時較為困難，人們需要合理調(diào)配各項信息，以此作為挖掘的依據(jù)。 如果以軟件工程管理流程作為主題，對電子郵件與共享文件展開組織關(guān)系挖掘，可以有效避 免系統(tǒng)流程發(fā)生混亂，保護軟件管理的秩序。當信息數(shù)據(jù)發(fā)生變化時，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進 行軟件管理，將版本控制作為重要依據(jù)，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與版本控制相聯(lián)系，降低系統(tǒng)運行 成本，并達到警示的效果，提高軟件工程的管理水平。

7、3. 3軟件開發(fā)在軟件工程初期階段，人們將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)看成數(shù)據(jù)庫，隨著技術(shù)的發(fā)展，軟件工程發(fā) 展到現(xiàn)實應(yīng)用，系統(tǒng)和現(xiàn)實共同發(fā)展。軟件工程將各項指標與要求緊密結(jié)合，研發(fā)出最新產(chǎn) 品，以往的軟件工程中軟件開發(fā)十分困難，而如今應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以將其與數(shù)據(jù)庫相 融合，發(fā)揮數(shù)據(jù)庫內(nèi)信息的最大價值，有效推動軟件開發(fā)的進步。不僅如此，軟件工程可以 對信息進行更深層次的挖掘，充分發(fā)揮軟件工程的價值，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的更新， 保證軟件開發(fā)質(zhì)量，優(yōu)化軟件操作流程。在技術(shù)的支持下，人們可以合理劃分軟件內(nèi)部，方 便及時發(fā)現(xiàn)問題，并展開積極有效的問題處理。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以進行網(wǎng)站設(shè)計，對網(wǎng) 站內(nèi)容進行挖

8、掘，特別是對文本內(nèi)容的挖掘，隨后整合網(wǎng)站信息，通過自動歸類技術(shù)實現(xiàn)信 息的層次性組織。在軟件或網(wǎng)站管理中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以根據(jù)用戶對網(wǎng)站的訪問記錄， 進行記錄信息挖掘，從中了解用戶對該網(wǎng)站內(nèi)容的興趣，進而對用戶提供信息推送服務(wù)和定 制服務(wù)，以此吸引更多用戶訪問該網(wǎng)站。在軟件開發(fā)階段，可以使用DataAnalytics輕量級業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可視化分析平臺，這是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一項成果。該平臺能夠?qū)崿F(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)源的高效整合，可以兼容各種數(shù)據(jù)源類型， 支持海量數(shù)據(jù)?？山尤隕xcel/CSV等數(shù)據(jù)文件、企業(yè)各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)、第三方互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、公 共數(shù)據(jù)服務(wù)平臺等來源，輕松整合所有相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)消滅數(shù)據(jù)孤島

9、。企業(yè)利用該 平臺可以完成數(shù)據(jù)的深度交互分析，DataAnalytics基于探索式分析，支持智能推薦圖形與 圖表，二者可以協(xié)同過濾，幫助用戶快速定位，通過數(shù)據(jù)挖掘找出問題，以拖拽式操作方法 解決問題。3. 4聚類在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中聚類指的是對各個環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)加以分析，結(jié)合軟件工程的具體要求實現(xiàn) 數(shù)據(jù)細化，以類型細化作為基礎(chǔ)，為原始數(shù)據(jù)類型做出保障。通過聚類可以讓同種類型數(shù)據(jù) 具有相似性特點，在存在相似性的同時，也存在一定的差異，突出各自的特點。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖 掘技術(shù)實現(xiàn)聚類劃分時，而對的對象無法預(yù)測，與其他算法相比，聚類擁有更加廣泛的應(yīng)用 范圍，進行數(shù)據(jù)分析時更加獨特，挖掘信息數(shù)據(jù)時可以確保檢測結(jié)果的有效性與真實性。4結(jié)論總而言之，隨著信息技術(shù)的深入發(fā)展，人們已經(jīng)步入信息時代，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也成為對 信息數(shù)據(jù)展開處理和存儲的有效方式。在軟件工程中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，有利于提高軟件開 發(fā)效率，提升軟件管理質(zhì)量，加強數(shù)據(jù)挖掘力度，使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮巨大效果，人們可以 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)完成數(shù)據(jù)的聚類和網(wǎng)站設(shè)計，為人們的生活帶來便利。參考文獻：1