基于计算机软件工程中的数据挖掘技术实践分析

基于计算机软件工程中的数据挖掘技术实践分析

王瑞栋 ,林子雄 ,任钧   ,靳慧杰 ,程国栋

北方自动控制技术研究所  山西太原 030006

摘要：基于计算机软件工程应用层面，对数据挖掘技术进行全面、深入的研究，是现代软件工程领域发展的重要趋势。数据挖掘技术优势非常明显，在不同的挖掘方法支持下，可以确保软件工程开发和实践中，对各种数据的科学有效掌握。通过源代码开发、软件管理信息、程序代码以及软件故障检测中的数据挖掘技术应用，可以进行高效的软件数据管理。文章通过对数据挖掘技术进行实践分析，旨在为计算机软件工程进步发展提供助力和借鉴。

关键词：计算机；软件工程；数据挖掘技术；数据提取分析

前言：在大数据时代背景下，数据网络时代的到来给人们的日常生活、工作提供了极大的便利，尤其是数据挖掘技术，被广泛地应用于计算机软件工程领域中，并取得了良好的应用效果。

1. 数据挖掘技术概述

数据挖掘技术作为一种先进、新型的信息处理技术，具有强大的功能性优势，被大量行业广泛应用。现阶段，在计算机软件工程领域中，数据挖掘技术的具体应用研究内容少之又少，大量软件工程在实际实施中，仍然运用传统的数据挖掘技术，导致数据处理效率难以得到保证。而数据挖掘技术涉及到大量的功能，不同功能之间往往具有一定的联系，可以保证最终评估结果的真实性和有效性。总之，对于数据挖掘技术而言，该技术比较明显的应用优势是最大化提高数据处理效率，并从根本上解决数据丢失问题，为促进企业的健康、可持续发展提供重要的技术支持。

2.数据挖掘技术应用意义

2.1有利于数据信息的正确理解

不同的人，由于知识储备、社会阅历存在一定的差异性，导致对不同数据信息的理解也存很大的不同。此时，采集和理解数据信息需要借助人工模式，那么将增加数据信息的采集时间成本和理解时间成本，使得数据信息整体处理成本呈现出不断上升的趋势。每个人都有自己的主观意识，因此，在某种程度上会降低数据信息处理的权威性。通过将数据挖掘技术科学应用于计算机软件工程中，不仅可以根据所设置好的数据分析目标，对数据信息进行科学化、规范化分析和整理，还能全面化整合处理所采集好的数据信息，从而形成一种系统、完善的查询体系，使得数据信息的准确性和权威性得以大幅度提升，为后期软件开发和管理提供极大的便利，确保操作人员能够准确、深入地认识和理解数据信息。

2.2有利于提高数据信息的处理质量

通过将数据挖掘技术科学地应用于计算机软件工程中，可以实现对海量数据的大规模计算，从而保证数据信息的最终处理质量。数据挖掘技术的不断发展和普及下，其数据功能变得越来越强大，这样一来，不仅提高了数据计算的效率，还能保证数据计算结果的精确度，便于操作人员在最短时间内，实现对混乱数据的科学化筛选和处理，使得数据信息处理质量得以大幅度提升。

2.3有利于提高数据信息的利用率

通过利用数据挖掘技术，可以实现对无用数据或者混乱数据的科学分类以及深入挖掘，从而获得相应的数据信息处理结果。此时，操作人员可以将所获得的数据信息直接应用到实际工作中，并针对事件处理需求，选择出比较合适的数据信息，只有这样，才能实现对数据信息利用率的大幅度提升。此外，还要利用数据挖掘技术，将抽象、难懂的数据信息直接转化为易于理解的信息资料，便于人们更好地理解和利用这些数据信息。

3.数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用

3.1源代码开发中的数据挖掘应用

计算机软件工程中，需要基于软件开发目标和要求，做好数据挖掘工作。软件开发是基于源代码编辑实现的，软件工程人员需要根据需要，分解开发项目，并通过对软件应用范围、标准和执行路径等的理解和掌握，在源代码开发中利用数据挖掘，提高软件开发能力。软件开发过程中，由于各种源代码来源非常广泛，在利用这种源代码重新构建新的软件模块时，需要依据开发对象的特征，找到数据挖掘的标准和原则。数据挖掘技术应用中，利用不同的数据挖掘方法，可以构建一个专门用于源代码分析、提取和建模的数据系统。该数据系统可以完成规模性的开发任务。如软件工程开发中，存在一个软件系统多项具体应用功能时，数据挖掘技术就可以显示较强的应用价值。在数据挖掘时，基于源代码的功能、目标等分类，可以提取出符合开发对象需要的一系列数据，这些数据可以重新构成一个数据库，以供软件开发人员进行借鉴与使用。

3.2克隆程序代码

软件工程实践中，通过数据挖掘技术可以进行程序代码克隆。由于一个软件系统使用的程序代码数量是极其大的，如果这些程序代码都有软件人员进行录入，无疑会占据大量的时间和精力。由于很多软件程序都有一定的规则，也就是在实现软件编程目标时，程序语言内容、逻辑等都是类似甚至是相同的，因此可以基于程序代码克隆思路，充分运用数据挖掘技术，将这些程序代码进行复制。复制程序代码有效地节约了软件工程人员的时间和精力，但是复制对象是否符合软件工程实践要求，就依赖数据挖掘技术的应用水平。在数据挖掘前，对程序代码要进行了解，将这些代码的属性、特征和标准等进行提取，基于数据挖掘构建一个克隆系统。该克隆系统基于数据挖掘功能，对大量的程序代码进行扫描，将符合挖掘特征的程序提取出来进行复制和粘贴，从而实现程序代码“搬运”。目前，克隆程序代码的准确性要求不断提高，数据挖掘技术实施中，要注意各种数据检测流程和标准的强化，如在原有挖掘基础上，增加数据识别标志或者程序语言索引等，可以提高数据挖掘效果，尤其是保证了克隆程序代码的正确性，这些程序代码复制后，软件工程人员不必花太多的精力进行纠正。

3.3软件故障检测的数据挖掘

在软件工程项目开发方面，程序设计的缺陷或漏洞是难以避免的，有时是因为一些编程人员错误的操作所致，从而影响到软件功能。基于此，应迅速检测和定位软件故障问题，不断完善程序代码，切实维护好各项功能。通过对数据挖掘技术的引入，可以动态化跟踪检测相关信息，或借助逆向建模方法的使用，节约在寻找软件故障问题方面所需的时间，将程序的可维护性体现出来。在软件故障检测方面，数据挖掘技术的应用方式主要包括基于规则的挖掘、自动化的挖掘方式，针对前者，主要是指对程序行为进行分析，做好运行规则的总结工作，并借助时态逻辑实现准确地表达。而针对后者，主要体现在API规则挖掘方法这一方面。对于这两种方法，可以实现软件故障问题的顺利挖掘、解决。对于传统软件故障监测，程序切片定位技术占据着主导，但是其过程的复杂性特点明显，而且难以保证定位的准确性，而借助数据挖掘技术的应用，可以实现传统软件故障监测方法的顺利取缔、替代，确保故障检测效率的稳步提升，同时将准确定位故障点这一优势展现出来，以便于软件检测和调试。

4.结束语：

综上所述，随着数据挖掘技术的迅速发展和普及，技术工作者必须树立与时俱进的思想，以推动软件工程的健康、持续发展。在此基础上，将数据挖掘技术和软件管理相结合，以保证在软件工程中的应用，将信息挖掘技术运用于软件工程，可以有效地对信息进行分类，将数据挖掘技术引入到软件工程领域，为用户、企业提供更加优质的服务，进而最大限度地体现科技发展水平。

参考文献：

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