试论软件工程中数据挖掘技术的应用

2015-03-23姚文涛

河南科技 2015年23期

姚文涛

(海南师范大学,海南海口 710000)

信息技术是社会进步与发展的必然产物，在社会发展的新时期，信息技术在社会各领域中的应用越来越广泛，并发挥着不可替代的作用。目前，软件工程系统不断升级，规模逐渐扩大，使得工程中原有技术已然无法满足控制与管理方面的发展需求，而数据挖掘技术的出现给软件工程的发展带来了机遇，从根本上对软件工程进行了优化与完善。

1 数据挖掘技术概述

1.1 数据挖掘技术的概念

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。在信息技术飞速发展的今天，数据挖掘技术在社会各领域中的应用也越来越广泛。

1.2 数据挖掘技术的操作方法

数据挖掘技术的操作方法有很多，归纳起来，常用的主要有以下几种：（1）神经网络。该操作方法具有较好的鲁棒性，而且可以实现并行处理和高度容错，非常适合应用于数据挖掘，根据所选用的操作模型不同，所适用的范围也不尽相同。目前，神经网络中采用的操作模型主要有离散模型、连续模型、art模型和koholon模型，分别适用于联想记忆、优化计算和聚类的自组织映射。（2）决策树方法。这种操作方法主要是通过对大量信息数据的整理和分类，从中找出具有应用价值的信息。该操作方法的优点在于分类速度快，可在极短的时间内获取到有用信息，适用于大规模信息的处理。但同时也存在一些问题，比如说复杂概念的表述不够全面、抗噪性差。（3）统计分析方法。函数关系和相关关系是存在于数据库字段项之间的两种关系，利用统计分析法对上述关系进行分析，可以实现对信息的有效分析。目前，常用的分析方法主要有回归分析、相关分析和差异分析三种。（4）遗传算法。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。该方法的优势在于具有隐含的并行性，可以和其他模型之间建立相关联系，应用范围广泛。（5）挖掘对象。根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、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Internet等。

2 数据挖掘技术在软件工程中的应用

就当前数据挖掘技术在软件工程中的应用现状来看，大致体现在程序代码及结构、项目管理以及故障检测等多个方面，接下来，笔者现就上述几个方面展开讨论。

2.1 关于程序代码及结构方面的挖掘

数据挖掘技术在程序代码及结构方面的应用主要包括以下三个方面：（1）克隆代码检测的方法。克隆代码主要指的是根据软件工程运行需求，对某一代码段进行复制、粘贴，若有特殊需求，也可以对部分代码进行适当更改，对于上述代码的检测主要是为了避免故障传播，对系统进行简要维护，以此来满足软件系统运行需求。目前，克隆代码检测的方法主要包括4种，即文本对比、标识符对比、度量和程序结构。每一种检测方法都有其不同的检测流程和判断依据，需要结合实际情况选取最佳的检测方法。（2）Aspect挖掘。Aspect挖掘就是我们常说的横切关注点挖掘，在软件工程系统中，Aspect挖掘是系统改造成面向方面软件所必须要处理好的重要问题。在此项问题的处理中，可供采用的方法有很多，最具针对性的就是度量分析法和形式概念分析法。上述两种方法可以利用候选集的重构将横切点关注挖掘相关问题有效解决。实际上，数据挖掘技术还可以在很多方面产生不错的影响。

2.2 软件项目管理中数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术在项目管理中的应用主要体现在两个方面，即对组织关系的挖掘和对版本控制信息的挖掘。由于软件项目管理是一个全面而又系统的工程，因此，有关组织关系的挖掘包含了多个方面的内容，最主要的就是对人力资源的有效协调和分配。比如说，在开展某项活动的时候，活动涉及人员较多，在对相关信息进行统计的时候，势必会产生信息交互的现象，在这种情况的影响下，很容易造成秩序混乱。而采用数据挖掘技术之后，便可以实现对组织关系的有效区分，大幅度提高了项目管理效率。另一方面是对版本控制信息的挖掘，版本信息控制的功能主要是为工作人员查看版本信息提供方便，数据挖掘技术在此方面的应用一方面可以自动对系统修复情况进行检测，并在此基础上为系统提供警示作用，另一方面则可以避开很多常见错误，确保系统正常运行，以此来提高软件项目管理水平。

2.3 故障检测中数据挖掘技术的应用

在故障检测中的应用也是数据挖掘技术在软件工程中应用的一个主要表现。在过去的时间里，对于系统进行故障检测所采用的方法主要是程序切片，这种方法虽然能够在一定程度上满足系统运行需求，但同时也存在一些有待解决的问题，比如说定位不准确、技术过于复杂等。在软件工程系统不断优化与完善的今天，势必要对故障检测方法进行改进。数据挖掘技术的应用充分满足了这一需求。数据挖掘技术对故障的检测主要是从两个方面展开，分别为程序说明和交互模式。对程序说明进行挖掘主要是为了对于系统运行相关的信息进行跟踪检测，便于发现系统运行问题，从而做到对系统的有效检测和维护。就当前常用的挖掘方法来看，主要可分为基于规则和基于自动化两种。两种方法分别依据程序行为规则和API规则开展挖掘工作。