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摘要:首先對數據挖掘技術的基本含義進行概述，從便于各項信息的了解、便于信息的正確錄入、利于縮短數據處理時間三個方面，對數據挖掘技術在軟件工程中的應用意義進行解析，并以此為依據，提出數據挖掘技術在軟件工程中的應用意義對策。
關鍵詞:數據挖掘技術；軟件工程；應用對策
1引言
隨著信息化時代的來臨，傳統信息處理技術已經無法滿足現代化信息處理需求，無法實現大量信息精準傳送和保存。數據挖掘技術的出現，可以將這一現象進行處理，實現各項信息的精準記錄和傳遞?，F階段，數據挖掘技術已經在各個領域中廣泛應用。軟件工程作為近幾年快速發展的產業，軟件工程發展往往和信息技術發展有著直接關聯。把數據挖掘技術運用到軟件工程中，能夠將數據挖掘技術自身作用全面激發，提升軟件工程研發效率，減少軟件工程管理成本投放，防止不必要問題的出現。由此可見，數據挖掘技術在軟件工程中應用，具備現實性意義。下面，本文將進一步闡述和解析數據挖掘技術在軟件工程中應用。
2數據挖掘技術的基本概述
從數據挖掘技術自身角度來說，其主要指一種現代化信息處理技術，和傳統信息處理技術進行比較，數據挖掘技術憑借自身強大的功能，在各個領域中廣泛應用。當前，數據挖掘技術沒有得到全面普及和推廣，大部分IT行業對數據挖掘技術應用價值缺少深入了解，依舊采用傳統信息處理技術，使得信息處理效率相對不高。通常情況下，數據挖掘技術中包含了數據處理、數據轉換、數據分析等功能，并且各個功能之間均存在一定關聯，能夠實現綜合評估[1]。針對部分軟件工程企業而言，通過將數據挖掘技術運用到軟件工程中，可以有效提升信息處理效率，防止不必要失誤出現，對企業穩定發展起到了重要作用。
3數據挖掘技術在軟件工程中的應用意義
3.1便于各項信息的了解
由于數據挖掘技術中包含了傳統信息處理技術中各個功能，通過把各種信息集中采集之后，根據數據類型進行分類管理。在這種信息采集方式的作用下，其涉及范疇更加廣泛，可以根據數據特性展開分析，能夠在大量數據中，構建完善的信息管理系統，便于快速獲取和查詢所需信息。通過把數據挖掘技術運用到軟件工程中，能夠把部分信息資源加以整合，以此讓企業全方位的掌握和了解各個數據。
3.2便于信息的正確錄入
數據挖掘技術中具備較強的運算功能，常規數據信息系統在開展運算工作時，消耗的時間成本比較多，甚至因為數據數量的龐大，使得運算系統出現崩潰。在數據挖掘技術的作用下，不會出現該問題，運算時間相對較短。同時，在進行數據運算的過程中，不會出現數據丟失或者混亂的現象，有效提升數據的完善性[2]。在大規模數據中，部分數據不具備應用價值，屬于垃圾數據，但是由于其保存在數據處理系統中，將會影響處理系統整體運行效率，而通過應用數據挖掘技術，能夠把垃圾數據從中剔除，把精準的數據錄入到數據系統中，保證數據整體質量。
3.3利于縮短數據處理時間
在數據挖掘技術中能夠實現數據轉換，把部分雜亂數據進行處理，變成試用形式，針對這些數據而言，能夠實現科學調用。在進行數據挖掘時，將會自主的選擇合適分析工作，對各個模糊數據進行清理，讓最終獲取的數據得到科學應用。之后根據獲取的相關數據，從各個角度入手，對其是否真實有效進行考核，把真實的數據進行整合，讓數據成為一種可讀模式。換言之，把分析結果當作新知識給管理人員提供參考。數據分析作為一項較為繁瑣的流程，其各個流程均要進行反復驗證才能得出，直到獲取最終運算結果。通過把數據挖掘技術運用到軟件工程中，能夠有效提升數據質量，減少應用時間。
4數據挖掘技術在軟件工程中的應用對策
4.1應用分析
4.1.1挖掘結構
數據挖掘技術在結構及流程代碼等方面應用流程如下。首先，檢測克隆代碼方法。從克隆代碼角度來說，主要指根據有關軟件工程云隱標準，將部分代碼進行復制的流程或者工具。假設在特殊情況下，還要綜合實際情況對部分代碼進行更改，同時對以上代碼進行管理和檢測，其目的就是防止部分故障傳遞，促進維護系統目標的實現。通過應用克隆代碼方式[1]，能夠保證軟件系統的順利運行。當前，克隆代碼檢測方式主要有四種，第一種是標識符比較；第二種是文本對比；第三種是程序結構；第四種是度量[3]。每個克隆代碼檢測方式都具備特有的診斷和評估方式，在應用的過程中，應該根據實際狀況合理選擇。其次，Aspect挖掘法。該項技術是人們通過橫切關注點獲取的挖掘方式，在軟件工程中，通過應用Aspect挖掘法，能夠實現系統的改造。特別是在處理有關問題的過程中，能夠提供諸多方式，其中，形式概念及度量分析法可以起到理想的效果。上述方式均需要借助重新構建選集，才能將橫切點挖掘問題進行處理。并且，該項數據挖掘技術可以應用在各個領域，具備良好的應用功能。數據挖掘示意圖見圖2。
4.1.2軟件項目管理
要想把數據挖掘技術運用到軟件工程管理活動中，可以從兩個方面入手，一個是版本控制信息挖掘中涉及了對組織關系挖掘，另一個是版本控制信息挖掘。從軟件工程管理角度來說，其自身具備明顯的系統及繁瑣特性，對組織關系挖掘有著較高的標準，是促進各項資源科學調配和應用的依據。把整個軟件工程管理流程當作主體，根據形成的電子郵件及共享文件，對數據實施挖掘，能夠形成各個工種人員組織關系，防止流程混亂現象出現，確保軟件工程管理工作有序落實[4]。除此之外，版本控制能夠促進對文件內部信息變化情況的記錄，并將其當作用戶掌握版本內容的依據。通過將數據挖掘技術運用到版本控制信息中，能夠有效減少系統維護成本投放，并且還能發揮警示效果，將系統修復環節中各項披露現象進行體現，從而促進軟件工程管理水平的提升。
4.1.3軟件開發
數據挖掘技術最初主要是把數據庫當作基本進行發展的，隨著其快速發展，已經由之前的理論逐漸發展到實際應用中，并且在實際應用中逐漸形成了更多深層次的科學和內容，實現一同發展。軟件工程作為一個工程化學科，能夠結合各個項目指標、資金及用戶需求研發出新型的產品。在以往軟件工程中，開發流程較為繁瑣，但是隨著時間的發展，其逐漸發展起來，并且得到了各個領域的應用，應用性得到了大幅度提升。把數據庫挖掘技術運用到軟件工程中，在數據庫信息的作用下，能夠保存諸多具備探究價值的內容，對軟件工程開發今后發展起到了現實性意義。此外，軟件工程能夠掌握諸多信息挖掘內容，應用范疇較為廣泛。軟件工程版本能夠把軟件開發過程中各項信息進行統一處理，確保數據在軟件開發環節中做到實時更新，保障軟件開發質量?，F階段，軟件開發更換數據信息中涉及了數據挖掘等內容，能夠實現軟件內部的劃分，便于及時找出存在問題并處理，保證軟件開發目標的快速實現。
4.1.4故障檢測
從故障檢測角度來說，對程序執行記錄實施數據挖掘，能夠提供程序交互模式以及說明，而上述信息均能夠給軟件故障定位及檢查提供憑證。針對程序說明數據挖掘而言，也就是對信息追蹤及逆向建模的過程，通過對流程的深入了解及優化，可以給后續維護管理工作開展提供條件[5]。現階段，廣泛應用的挖掘方式主要以常規方式為主，通過對程序行為挖掘，找出對應流程，并根據事態落實進行表述。
4.2應用方式
4.2.1分類
數據挖掘技術中包含了大量的分類方式，主要集中于對同種預測分類標號的執行動作。在實際過程中，一般應該通過建立對應分析模型，并提前結合對應流程標準輸入相關數據，以此將其當作分析模式應用依據?，F階段，數據挖掘技術在軟件工程應用的分類方式中，采用的分類方式主要有神經網絡分類法、判斷樹法、貝葉斯分類法以及支持向量機等幾類[6]。其中，判斷樹法在分類方式應用過程中，利用貪心算法將其當作邏輯依據，秉持由上至下的標準實現判定樹框架的構建，而判定樹中涉及了諸多子節點，各個子節點均代表對應的軟件類別符號。
4.2.2聚類
聚類主要指，把探究環節中包含的各個數據，根據相關標準進行細化，細化成各個類型的流程，以此在保證相同類型對象之間具備較強相似性的同時，還能讓不同類型對象之間具備明顯差異。聚類和分類在本質上存在一定偏差，聚類過程劃分對象往往為不可預測性，也就是無指導學習方式。聚類分析方式在其他算法處理過程中，應用范疇較為廣泛，特別是數據分析獨立性方面有著重要意義，不但能夠充分挖掘孤立點，同時還能提升檢測結果的真實性和精準性。
5結語
總而言之，隨著信息化時代的來臨，數據挖掘技術作為一種數據處理、找尋目標信息的重要方式，通過把數據挖掘技術運用到軟件工程中，從軟件開發、軟件工程管理、程序代碼等方面入手，加強數據挖掘，將數據挖掘作用充分發揮，在提升數據挖掘質量的同時，縮短開發時間，減少不必要成本投放，從而給我國軟件工程企業創造理想效益，實現軟件工程行業穩定發展。
參考文獻
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[2]王藝霏.計算機軟件工程數據挖掘及發展趨勢研究[J].電腦知識與技術,2018,14(14):261-262.
[3]蒯天宇.數據挖掘技術在軟件工程中的應用[J].數字技術與應用,2018,36(05):112-113.
[4]段彬,魏巍.數據挖掘在軟件工程領域中的應用淺析[J].信息系統工程,2018(04):89.
[5]劉超.軟件工程數據挖掘研究進展[J].農家參謀,2018(03):201.
[6]譚薇.芻議軟件工程中數據挖掘技術的實踐運用[J].科技創新與應用,2016(30):97.
作者:程志平 徐涢基
