试析数据挖掘技术在软件工程中的应用

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1、试析数据挖掘技术在软件工程中的应用　　摘要我们如今的生活会遇到大量的信息，一方面人们随时随地可以查阅相关信息但是另一方面不利于人们来进行分门别类和快速的获得主要信息，数据挖掘技术的使用使人们能够段时间内完成信息的处理。本文首先介绍了数据挖掘技术的含义和包括的方法，然后阐释了数据挖掘技术的应用情况并对它面临的问题进行了分析。　　‘【关键词】数据挖掘技术软件工程应用　　社会的发展使得技术也得到了快速发展，信息技术营运而生，并且被人们广泛的应用于机械、医疗、化工和教育等领域，发挥着越来越重要的作用。在当

2、前社会的发展背景下，信息技术中的软件工程虽然发展规模不断扩大，但是在技术上已经不能满足对资源管理的要求，而数据挖掘技术的到来弥补了软件软件工程的不足，促进了软件工程的进一步发展　　1数据挖掘技术的简介　　1.1数据挖掘技术的含义　　所谓数据挖掘，主要指的是在大量的数据信息中利用科学、有效的算法第一时间获取到有用信息的筛选过程。大量的信息存在于生产和生活领域，使得人们在处理事情是无从下手，这样大大降低了人们的工作效率，也浪费了工作人员宝贵的时间。而这一问题通过数据挖掘技术的使用得到了很好的解决　　1

3、.2数据挖掘技术所采用的方法　　在具体的操作中，数据挖掘技术会通过很多方法来使任务得以完成。具体的方法有如下几种：　　1.2.1遗传算法的使用　　所谓遗传算法，主要是指基于生物自然选择与遗传激励的随机搜索算法，也是数据挖掘技术常用的一种操作方法。遗传算法的有点就在于表面上看似无联系的事物，却能在事物模型间建立相关的练习，实现事物之间共同发展，现在生物界越来越重视的遗传基因等的研究，所以这种方法很受人们的欢迎。　　1.2.2采用决策树方法　　这种方法主要用于对信息的分类和整合，在遇到大量的信息的时候

4、，能够在短时间内找出关键的信息，能够使信息分类的快速化和简单化，并且保证了信息分类的准确度，但是此方法的不足之处就在于具有较差的抗噪性能，不能全面的来表述较为复杂的概念。　　1.2.3采用统计分析法　　往往会利用回归分析和主成分分析等方法来分析数据库字段之间的关系。在字段之间的关系包括相关关系，函数关系也是其中的一种，不同的是函数关系可以用公式来表示，而相关关系则不能通过公示来表示关系，系统分析法的使用为这种关系的分析提供了便利。　　1.2.4采用可视化技术　　可视化技术是采用一些图表来对数据进行

5、表现，便于对数据的理解，比如，使用简单图形来展示存在于数据库中的多个数据，使研究者看起来一目了然，使单调的数据形象化，更容易掌握数据的相关信息。　　1.2.5采用神经网络方法　　它模拟人脑神经元结构，以MP模型和Hebb学习规则为基础，用神经网络连接的权值表示知识，其学习体现在神经网络权值的逐步计算上。前馈式网络、反馈式网络和自组织网络是常用的三种神经网络模型，分别用于预测、联想记忆和聚类等。　　2软件工程中数据挖掘技术的应用表现　　2.1用于软件项目管理方面　　软件项目的管理呈现出复杂化和系统化

6、的特点，数据挖掘技术应用于软件项目管理一方面　　表现在对组织关系的挖掘，比如公司举办年会等大型活动，在人员的分配上如果处理不好，就会出现混乱的局面，为了实现人力资源的合理配制，往往采用数据挖掘技术来区分每个职员的职责，实现项目管理的有序化，提高了办事效率；软件项目管理中使用数据挖掘技术的另一个方面就是挖掘版本控制信息，在此系统面临外系统入侵时提出警告是数据挖掘技术所具备的功能之一，除此之外数据挖掘技术可以检测该系统的修复情况，版本控制信息的作用就是方便了人们对版本信息的查看，而数据挖掘技术的使用为

7、系统的安全运行提供了更有利的保障，使得软件项目的管理水平逐步提高。　　2.2漏洞的检测时数据挖掘技术的使用　　当数据挖掘技术用于检测软件的漏洞时，第一步要弄清楚要检测什么样的软件，第二步就是要制定合理的计划，计划的目的是为了更好的对软件进行检测，不同软件的构成和性质决定了检测要采用不同的方式，紧接着就是对漏洞库中的数据进行整理，对于不需要的数据进行清除，除此之外对于丢失的项目要采取措施补救回来，用数值表示来代替数据属性。　　另外，要对合适的数据模型进行验证，不同的项目会采取不同的方法，重要的是选择

8、合适的发掘方式来使其形成测试集，进而可以对全部的结果进行比较，通过比较找出最满意的方式，数据挖掘技术的应用不见可以检测漏洞还可以对未知的漏洞进行防护，并且把漏洞的种类进行分析，整合出修复的方法，能使的在第一时间找出漏洞并进行修复，使得软件能够保持良好的性能，使其运行速度不至于减慢。　　2.3挖掘程序代码和结构中数据挖掘技术的使用　　在挖掘程序代码和结构方面比较常用的一种数据挖掘方法就是克隆代码检测法，该方法分为度量、文本对比、程序结构和标识符对比这四种方法，四种方法各有各自的特点，