軟件工程大學(xué)生畢業(yè)設計論文
軟件工程數據挖掘技術(shù)對計算機軟件的開(kāi)發(fā)，用戶(hù)的完美體驗都有著(zhù)重要的意義，所以以后軟件挖掘技術(shù)還會(huì )繼續的發(fā)展下去，要完成軟件工程數據挖掘技術(shù)的完善，接下來(lái)是小編為您整理的軟件工程大學(xué)生畢業(yè)設計論文，希望對您有所幫助。
【摘要】隨著(zhù)改革的開(kāi)放，科技的飛速發(fā)展，科技的發(fā)展速度已經(jīng)超過(guò)了人們的腳步，近年來(lái)，我們國家的計算機技術(shù)越來(lái)越成熟，計算機軟件也越來(lái)越廣泛，人們從前獲取計算機軟件信息的方法是手動(dòng)獲取，但手工獲取的信息量是有一定限度的，不能滿(mǎn)足現代軟件的需求，所以，為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文著(zhù)重于軟件工程數據挖掘的研究進(jìn)展。分別從幾個(gè)不同的方面對軟件工程數據挖掘研究進(jìn)行了探討。
【關(guān)鍵詞】軟件工程；數據挖掘；數據表示；數據預處理；機器學(xué)習
1前言
軟件工程的數據挖掘指的是在大量的數據中發(fā)現有用的信息。因為軟件工程的發(fā)展前景很廣闊，而且軟件工程數據挖掘是軟件開(kāi)發(fā)不可或缺的一部分，所以現在在軟件工程領(lǐng)域以及一些相關(guān)領(lǐng)域內軟件工程數據挖掘的研究非�；馃�，人們都爭取盡量提高軟件工程數據挖掘的速度，有用信息比率，以及智能識別等。從而讓軟件工程更具特色，為人們提供更大的便利。
2基本概念與技術(shù)挑戰
2.1基本概念
軟件工程在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中會(huì )累計很多的數據，包括文檔數據，測試數據以及用戶(hù)數據和用戶(hù)反饋數據，軟件工程的開(kāi)發(fā)者為了獲取軟件的信息就要使用這些數據，但是軟件工程開(kāi)發(fā)的軟件越來(lái)越大，軟件工程的數據量不再是手工可以處理的數量級，而且及其復雜，所以人們使用傳統的方法來(lái)收集數據是非常困難的，基本上是不可能的，所以人們必須研究快速處理數據的方法，也就是軟件工程數據挖掘技術(shù)。
2.2軟件工程開(kāi)發(fā)的過(guò)程及其相關(guān)信息
軟件工程開(kāi)發(fā)時(shí)所需要的最重要的一條基本原則就是軟件工程學(xué)，軟件工程學(xué)講的就是軟件工程開(kāi)發(fā)。軟件工程開(kāi)發(fā)的基本步驟如下，首先進(jìn)行可行性分析，需求分析，開(kāi)發(fā)者需要先進(jìn)性調研，來(lái)確定用戶(hù)對軟件功能的需求，在確定了大致的軟件開(kāi)發(fā)方向之后，開(kāi)發(fā)者開(kāi)始編寫(xiě)軟件代碼，然后根據代碼的測試進(jìn)行修改完善，在軟件公布之后要持續地為軟件進(jìn)行維護，升級。在軟件的開(kāi)發(fā)階段，每個(gè)開(kāi)發(fā)者都不完全了解整個(gè)開(kāi)發(fā)的過(guò)程，同時(shí)又不知道軟件的'整體信息，所以這些開(kāi)發(fā)者如果缺少這些信息，他們就會(huì )無(wú)法進(jìn)行繼續開(kāi)發(fā)，從而導致停工。
2.3軟件工程的數據挖掘過(guò)程與任務(wù)
軟件工程數據挖掘主要有三項任務(wù)，第一步是對數據進(jìn)行預處理，第二步是對數據進(jìn)行挖掘，第三步是對挖掘的結果進(jìn)行分析。①數據預處理，待挖掘的大量數據混雜在了一起，它們的格式和形式是否適合進(jìn)行數據挖掘，是否符合當前任務(wù)的數據特征，這些都是未知的，需要對其進(jìn)行預處理，預處理就是將大量的數據進(jìn)行改造，使其都變成適合進(jìn)行挖掘的形式，并且變成符合任務(wù)的數據，整個(gè)數據挖掘過(guò)程中，預處理是最費時(shí)費力的過(guò)程，主要的手段是將數據向量化和將數據降維處理。②數據的挖掘，數據的挖掘其實(shí)就是對預處理之后的數據進(jìn)行整體探索，找到其中一些有用的信息，所謂有用的信息，指的就是反應本質(zhì)的數據，還有比如一些具有一定的規律的數據，將這些數據找出來(lái)就是軟件工程數據挖掘的目的，數據的挖掘主要分為幾種，又頻繁序列的整理，關(guān)聯(lián)規則的整理，還有對數據進(jìn)行分類(lèi)等。③軟件工程數據挖掘的結果分析，結果分析像是對一項工程進(jìn)行檢測驗收一樣，對挖掘之后的數據信息進(jìn)行檢測，將有用的信息展示出來(lái)，也就完成了整個(gè)軟件工程數據挖掘過(guò)程，這些挖掘之后的數據很有價(jià)值，對計算機軟件和客戶(hù)的使用效果而言有著(zhù)重要的意義。
3軟件工程數據挖掘面臨的挑戰
因為軟件工程的數據與其他的普通數據不同，所以軟件工程數據的處理有著(zhù)很大的困難，其困難主要有三個(gè)方面：①軟件工程的數據復雜化；②軟件工程的數據處理非傳統；③對于軟件工程數據挖掘的結果分析的標準非常嚴格。
3.1數據復雜化
軟件工程的數據主要分為兩大類(lèi)：①結構化數據；②非結構化數據了。首先結構化的數據主要由缺陷報告和版本信息組成，而非結構化的數據則是由代碼和文檔組成。這兩類(lèi)數據不能使用同一種算法進(jìn)行計算，但是這兩類(lèi)數據之間又包含者重要的對應關(guān)系，比如一個(gè)版本信息中對應包含著(zhù)一定的文檔，而一個(gè)代碼中又有著(zhù)缺陷報告，這種糾纏不清的關(guān)系讓人們很難對其進(jìn)行整體分析，所以人們?yōu)榱嗽跀祿诰驎r(shí)將這兩種數據同時(shí)挖掘出來(lái)，必須開(kāi)發(fā)與之對應的新型算法，這樣才能保證不漏掉很多有著(zhù)復雜關(guān)系的結構化數據和非結構化數據。
3.2非傳統分析
上文提到，軟件工程數據挖掘的過(guò)程最后的步驟就是對挖掘之后的數據信息進(jìn)行分析評估，而數據的處理結果最終要交到客戶(hù)手中，對于客戶(hù)的各種不同的數據需求，開(kāi)發(fā)者要將挖掘之后的數據進(jìn)行格式上的轉變，這樣大大地降低了軟件工程數據挖掘的效率，而且往往客戶(hù)要求的信息遠遠不止一種信息，有時(shí)還會(huì )需要具體的事例，編程的代碼，缺陷的報告等等信息，所以，軟件工程數據挖掘技術(shù)還需要進(jìn)行新的完善，將要提交的信息進(jìn)行歸類(lèi)，改變格式化，以及對各種需求都要滿(mǎn)足而且保證效率的技術(shù)，做到讓客戶(hù)對數據挖掘結果滿(mǎn)意，開(kāi)發(fā)者還能從中獲取最大利益的技術(shù)。3.3數據挖掘結果的評價(jià)標準在從前，傳統的數據挖掘技術(shù)有著(zhù)完善的對結果的分析標準，而現在，面對海量的軟件工程數據，這套規定已經(jīng)不再適用，對于不同的數據挖掘結果，對應著(zhù)不同的數據結果分析評價(jià)標準，每個(gè)評價(jià)標準之間并沒(méi)有太多的聯(lián)系，這就需要開(kāi)發(fā)者對不同類(lèi)型的數據挖掘結果制定不同的分析標準，同時(shí)也需要滿(mǎn)足客戶(hù)的要求，開(kāi)發(fā)者要對數據的結果有著(zhù)獨特的理解，才能對其結果是否滿(mǎn)足要求，挖掘的是否成功，這些不定量的問(wèn)題進(jìn)行透徹的了解�？偠灾�，軟件工程數據挖掘最終還是為了獲取信息，所以，整個(gè)軟件工程數據挖掘的結果是否將問(wèn)題完美的解決的標準還是最終的數據是否滿(mǎn)足要求，所以，上述挑戰將會(huì )對數據挖掘的結果造成影響，為了解決這些問(wèn)題，人們還需要開(kāi)發(fā)新的技術(shù)，最終達到軟件工程數據挖掘技術(shù)的完善。
4對軟件工程數據挖掘的展望
軟件工程數據挖掘技術(shù)對計算機軟件的開(kāi)發(fā)，用戶(hù)的完美體驗都有著(zhù)重要的意義，所以以后軟件挖掘技術(shù)還會(huì )繼續的發(fā)展下去，要完成軟件工程數據挖掘技術(shù)的完善，要做到以下幾點(diǎn)：①對已經(jīng)發(fā)現的數據挖掘問(wèn)題進(jìn)行開(kāi)發(fā)，就比如結構化數據與非結構化數據的捏合整理，這正是人們一直都沒(méi)做到的重點(diǎn)難點(diǎn)，要攻破這一難關(guān)，人們必須在計算結構化與非結構化數據挖掘時(shí)舍棄傳統的數據算法，開(kāi)發(fā)新的適合這兩數據的算法，這樣才能一步到位將結構化數據與非結構化數據一起運算出來(lái)。②對將要面臨的軟件工程數據挖掘技術(shù)的難題進(jìn)行預案，對于這些問(wèn)題要做好準備，開(kāi)發(fā)者要豐富自己的知識面，以免今后遇到問(wèn)題時(shí)不知道怎么辦。比如惡意程序，黑客病毒的處理，這些在未來(lái)將會(huì )越來(lái)越多，也就需要開(kāi)發(fā)者對其做好先前的準備，從而在問(wèn)題來(lái)臨的時(shí)候迎刃而解。
5結束語(yǔ)
隨著(zhù)人們對事物的追求便利，軟件工程的應用越來(lái)越廣泛，所以，對于軟件工程中的最重要部分軟件工程數據挖掘技術(shù)也要大力發(fā)展，現在有很多軟件工程數據挖掘技術(shù)正在興起。相信隨著(zhù)研究的不斷深入，軟件工程數據挖掘工具將會(huì )越來(lái)越實(shí)用化、智能化，乃至實(shí)現真正的自動(dòng)軟件挖掘。
參考文獻
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