挖掘技术在软件工程中的应用研究

谭高丘

摘要：自改革开放以来，随着我国与世界政治经济的联系越来越密切，以互联网为主的现代化信息技术在我国不断发展，为我国工业部门的发展提供了巨大的生产力，同时，也为我国居民的生活提供了巨大的便利。

关键词：挖掘技术;软件工程;应用研究

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）04-0114-01

0 引言

在大数据的时代背景之下，数据资源是其构成的重要基础，这些数据资源可以为企业或者是个人的发展提供重要的信息，但是要想这些数据信息得到高校的应用就必须要进行严格的分析和处理，通过科学的数据挖掘技术，提高信息的利用率。软件工程并不属于我国传统工业领域，它是在现代化信息技术以及计算机等信息载体出现以后才产生的新兴经济领域，它与计算机之间的联系是十分密切的。因此，软件工程活动当中所需要的信息是十分最大的，在信息选择以及处理上所耗费的时间也是比较多的，如果引进数据挖掘技术可以很大程度的提高软件工程的工作效率。

1 对于数据挖掘技术的相关定义以及工作内容和工作范围

1.1 数据挖掘技术的概述以及要求

数据挖掘技术的提出是在20世纪末，是有西方资本主义发达国家开展互联网技术研究上诞生的，并且，随着时间的发展在这方面相关理论不但成熟，推动了技术不断完善。数据挖掘技术就是指是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据海中提取一些比较隐含性的数据，这些数据是人们在日常生活当中不会注意到的，但同时又是存在的，并且对于生活有着重要的积极影响起着重要的作用。数据挖掘技术的对象主选择主要是根据信息存储格式，通过挖掘的对象存在关系的数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及网络等。

1.2 数据挖掘技术的工作内容

数据挖掘技术的工作内容主要分为三个部分，分别是数据预处理工作、数据挖掘以及模式评估知识表示。从数据预处理的角度出发，数据预处理就是指对数据挖掘的信息进行一个初始化的处理，其的工作对象主要是一些原始性的信息，通过对这些信息进行格式化处理，通过数据的清洗可以完善数据资源，满足相关工作的要求和内容。从数据挖掘的角度出发，数据挖掘当中最重要的就是要明确挖掘工作的内容，必须要抓住数据分类和数据总结这两个关键性的环节，坚持具体问题具体分析，采用科学的数据挖掘算法。从模式评估与支持表示的角度出发，模式是数据挖掘的一个表现形式，是对数据挖掘进行一个总结，它的度量是由特定的兴趣决定的。

1.3 数据挖掘技术的应用范围

数据挖掘技术具有很强的实践操作性，而且目前我国在各个方面的发展以及生产经营活动都离不开计算机，所以数据挖掘技术已经被运用到我国的各个领域当中，比如说：各种金融机构、交通领域以及教育部门等，但是应用最多的还是市场营销领域，因为市场营销领域当中通常会涉及到很多消费者的信息，需要对消费者的信息进行处理以及分析，因此，需要用到大量的信息。而我国金融领域同数据挖掘技术结合起来，可以降低我国金融的运行风险，比如，以银行为例，在银行工作当中引入数据挖掘技术可以对银行的贷款人员进行背景信息的收集，从而可以掌握他们的信用信息，对他们的信用程度进行一个评估，来判断该客户是否能够进行贷款活动[1]。

2 数据挖掘技术在软件工程当中的应用现状

2.1 数据挖掘技术与软件工程应用的磨合和状态分析

软件工程相当于数据挖掘技术的发展历史更久，软件工程师在19世纪60年代提出的，而数据挖掘技术是在19世纪末产生的，二者之间存在40年的年差，但是尽管如此二者之间的联系仍然是紧密的，随着时间的推移数据挖掘技术和软件工程相互之间进行渗透和融合，存在了很多交叉性的研究领域。数据挖掘技术和软件工程在19世纪初就被相关科学家提出，然后就不断的完善和发展，数据挖掘技术逐步渗透到软件工程活动当中，为软件工程的代码系统漏洞进行检查，不断促进软件工程的发展。目前软件工程当中挖掘机术的应用主要从以下两个角度出发：第一个角度从软件挖掘的工作对象，软件挖掘的工作对象就是软件工程的数据库，软件工程数据库包括软件的源代码信息以及软件工程系统的状态和版本等内容，通过对数据进行收集、分析和处理挖掘到大量的高价值数据，从而为软件工程的开发提供支持;从数据挖掘技术的手段出发，数据挖掘的手段主要是对数据信息进行分类处理，评估预测[2]。

2.2 挖掘技術与软件工程的应用现状

软件工程活动当中数据挖掘技术所运用的领域和内容最多的就是软件工程内应用数据，主要是因为它的工作内容较多，所涉及到的信息收集处理也比较复杂。数据挖掘技术通软件工程的结合，可以将不同的软件平台联系起来，对于软件的在未来消费市场以及应用人群有着重要的趋势和方向预测，并且能够及时发现和解决网络软件的程序漏洞，避免不必要的成本浪费和经济损失。同时数据挖掘技术同软件工程的结合还可以进一步降低软件工程的成本，促进软件工程系统的优化，提高软件开发的质量，拓宽软件的市场[3]。

3 数据挖掘技术在软件工程当中未来的应用途径

第一， 软件工程在数据挖掘技术方面与其它的经济领域是不同的，对于信息资源方面的要求具有很强的特性，所以必须要求数据挖掘技术要实时进行更新和调整，要抓住软件工程的复杂性以及特性，不断构建出新的信息资源整合手段，提高数据挖掘的准确性，拓宽数据挖掘的途径。从而提高在软件数据挖掘活动当中对于软件编码的检测力度，促进非结构式数据以及应结构是数据算法的准确性，降低比例设计的难度。第二，软件工程程序编写是数据挖掘技术发展的重要方向，但与此同时也要尊重软件工程开发的方向。目前，我国软件工程的开发还存在很多的问题和漏洞没有得到解决，所以数据挖掘在使劲用当中也要对管理的方式进行调整，比如说以云端的形式进行数据处理，这时就可以简化软件工程开发工作的复杂性，提高数据处理的效率[4]。

4 结语

综上所述，数据挖掘技术在软件工程活动当中加以应用是必然的一个发展趋势，是提高我国软件工程开发效率，提高软件工程开发竞争力的重要措施和手段，所以必须要加强对数据挖掘技术在软件工程当中的研究力度，不断促进二者的有机结合。

参考文献

[1] 吴彦彰.数据挖掘技术在软件工程中的应用探究[J].电子制作，2016（6）：47-48.

[2] 曾姣艳.基于大数据的数据挖掘技术在智慧校园系统中的研究应用[J].贵阳学院学报（自然科学版），2018，v.13;No.50（02）：18-20.

[3] 范凯文.软件工程中数据挖掘技术的应用研究[J].移动信息，2016（5）：00078-00078.

[4] 杭建雄.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].通讯世界，2016（16）：220-220.