软件工程数据挖掘研究进展

李俊标 何佩

摘要

本文简要介绍了数据挖掘技术，针对软件工程数据挖掘中存在的数据复杂、分析局限性、工程挖角结果缺乏统一性评价等问题提出相关的解决对策，希望对今后软件工程数据挖掘提供参考。

【关键词】软件工程 数据挖掘 研究进展

1数据挖掘技术的分析

在当今社会中计算机信息技术不断发展，网络技术已经被公民普遍使用，它已经成为提取有价值信息的重要方式，给人们带来极大的便利。完善数据挖掘技术就要利用数据把它转化为知识并为人民服务。数据挖掘的定义实际上就是从大量的数据中有效的提取更加有利用率的价值数据，这个过程被称作挖掘。这一过程用官方的语言来描述就是将验证性驱动分析方式向发现性驱动分析方式实现有效的转变。在传统的验证性驱动方式就是不断地设定用户的需求，进而对数据进行挖掘，再来看验证的设定是不是正确的。但是从目前的发展形势来看，当下数据的储存量较大，而且十分复杂。传统的验证性驱动分析无法快速有效的挖掘数据，这就对数据挖掘技术的发展完成了极大的阻碍。在这种情况下，就需要人们及时筛选出有价值的数据，能够识别内部的信息。在开发数据挖掘技术时要及时收集相关信息，吸取相关人员或公民提出的建议，不断地改良自身的产品。采用不同软件，微博、微信、抖音等开展信息的收集工作。实际上，对于数据挖掘技术有许多方面的内容，如：分类技术，聚类技术，关联技术等等，利用这些技术来开展多方面多维度的特殊处理方式。从目前来看，数据已经被人们越来越重视，但是分析数据和应用数据方面也存在着大量的问题，这就需要软件开发的工作和数据收集的工作相互配合相互协调，进行有效的结合。利用静态描述的方式，并且结合图表，应对这个变化而变化。实现数据挖掘技术的有效性。

2在软件工程数据处理方面存在的相关问题

2.1软件工程的数据太复杂

其实，软件工程的数据主要包括非结构化数据和结构化数据。简单来讲，结构化数据指的是在版本方面的内容，相反的则是包括了文档、数据代码方面的内容。这两个数据之间虽然互相联系，但是不能将二者混淆。比如说，在缺陷报当中，里面的代码是很重要的内容，它其实是属于两者数据的内容的，在各个方面都发挥很重要的内容。

2.2在非传统分析中较大的局限性

做好信息转化相关的一切工作，是进行数据处理的提前一步内容，只有这样做，才能够保证做好相关工作，达到共享的目标。而在传统的工作当中，其手段过于单调，其中的方式主要就是利用文字等简单的方法进行表达，但是想要做软件开发的话，要求是非常高的。所以就要求相关的工作人员整合好相关的信息，不断的更新，不断的改善。

2.3对于软件工程挖掘的相关结果存在缺陷

目前来讲，受传统的影响，所以在技术方面存在相关的问题。传统的方法在人们的心中已经形成了，成了一个标准。为了避免缺陷，应该全面要求相关工作人员，提高自身的素质，提高相关的结果评价，做好相应的技术工作，提高工作质量。

3对软件工程数据挖掘方面进行分析

3.1关注、提高软件开发的相关技术

程序的编写和程序的成果是数据挖掘技术的两大内容。在进行编写的过程当中，不仅仅要进行程序上的技术，而且需要搜索到其中的信息。在其中的区域选择相应的模式，可以非常好的搜索到相关的模式，可以减少其中的消耗，只要是搜索到相关的关键字，就能够搜索到相关的数据，与此同时，应该注重静态规则在其中的重要作用，结合相关的关系，进行记录。同时，利用相关的测试进行分析，监控其可信的相关程度，为相关的数据提供有效的保证。在对结果进行提交的过程当中，应该排除好缺陷代码，符合行业的要求，在进行测试的时候，相关工作人员要做好记录，在发现不足时，应该及时处理。

3.2完善相关的数据处理工作

数据挖掘技术对软件的改善起关键作用，在进行相关的修复的过程当中，要结合缺陷认真的评价其程序，选择其中最有效的相关模式。在进行分开的过程当中，要将缺陷转换成文本的类型，然后运用最有效的方式进行修复，但是，實际说明，这种方式的准确效率其实很低，所以需要不断的完善技术，不断的改进技术。在对软件进行修复的过程当中，提高相关的软件的性能。在进行相关的软件优化过程当中，相关工作人员要了解软件的程序，来进行描述。再其理解的过程当中，可运用软件需求的跟踪模式进行文档中的相关设计以及条目之间的对接，这样做，达到其行为和其功能符合规定的目的，提高软件设计的质量，不断的检查其中的漏洞，收集其中的漏洞数据，运用相关的数据进行实验，通过明确的定位进行描述。不断的挖掘结果评价，不断的完善，不断的提高。提高其稳定性。实现技术的创新与发展，根据得到的一些漏洞，在进行改进的过程当中，对相关的数据进行可行性的分析，提高软件的所有性能。

4总结

就目前的发展情况来看，我国的数据挖掘正处于起步阶段，未来的发展道路还很长远。到目前为止，已有部分公司建立了软件工程数据框架，但由于技术的不成熟，没有将其商业化。数据挖掘的发展方向是要建立起自动化的信息数据挖掘系统，为软件工程开发提供数据上的便利。

参考文献

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