计算机软件工程中的数据挖掘技术应用

孙 辉

（潍坊科技学院，山东 潍坊 262700）

数据挖掘作为一种新概念，主要是指从具有密度较低的海量数据中，选出比较价值的信息数据，使得数据利用率得以大幅度提升。因此，通过将数据挖掘技术科学应用于计算机软件工程中，可以保证海量数据的处理质量和效率，从而实现对重要数据信息的最大化利用。因此，如何将数据挖掘技术科学应用在计算机软件工程中是技术人员必须思考和解决的问题。

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策略

3.1 在信息挖掘中的应用

在计算机软件工程领域中，通过利用数据挖掘技术，可以全方位、多角度地管控信息数据，同时，该工程所涉及到的应用范围比较广阔，因此，所涉及到的信息类型具有一定的多样性和复杂性。而计算机软件工程的应用可以统一化、集中化管理相关信息数据，使得相关软件在实际开发期间，能够同步更新和处理数据资源，从而最大限度地提高软件开发质量，确保软件开发目标得以圆满实现。此外，数据挖掘主要包含大量的需要更替数据，确保技术人员能够对软件内部结构进行科学地分析和准确区别，从而充分发挥和利用数据挖掘技术应用优势，便于后期操作人员在最短时间内快速分析和处理软件内部问题，确保软件开发任务得以圆满完成。为了实现对人员组织关系的深入分析和挖掘，需要根据软件开发需求，重点做好对人力资源的科学协调工作和合理分配工作，同时，严格遵循软件模块设计原则，完成对大型软件系统的构建，通常情况下，参与软件系统构建工作的人员几乎成千上万，而参与人员在开展讨论会期间，其讨论内容通常会涉及到文档传递、电子邮件发送等相关内容，此时，需要做好对组织人员之间关系的深入分析和挖掘，便于后期小组的科学划分以及任务指派工作的有效落实。另外，软件组织内部所有员工和软件用户之间要构建一种稳定、可靠的关系网络，随着网络复杂度的不断提高，通过对网络内部关系进行有效地分析和挖掘，可以确保软件项目管理工作能够正常、有序、顺利地开展。例如：在对人员组织关系相关信息进行挖掘期间，需要利用版本控制系统，对相关程序进行统一化、有序化修改，并深入地分析和挖掘软件变更后的历史信息，同时，根据不同程序模块之间的关系，确定出相应的逻辑依赖关系，该软件系统内部结构可以直观、有效地反映出开发组织结构，从而得出如图1所示的开发组织结构与软件结构的潜在关系映射示意图。

图1 开发组织结构与软件结构的潜在关系映射

3.2 在软件执行记录上的应用

在数据挖掘技术的应用背景下，为了保证软件执行记录相关数据的深入分析和挖掘效果，需要在全方位分析和处理软件程序的基础上，尽可能地优化软件运行性能，确保其完全达到预期判断标准。所以，在深入分析和挖掘执行记录期间，需要全面查询所设置好的安装路径，并采用逆向建模的方式，将数据结构分析工作落实到位，便于后期软件维护环节的有效实施。另外，技术人员要及时地发现和处理软件在实际运行期间经常出现的软件漏洞问题，确保软件运行性能得以大幅度提升。此外，还要做好对程序规约的深入分析和挖掘。程序规约挖掘主要是指通过对执行跟踪相关程序进行全面地分析，及时发现和处理程序代码所对应的协议。此外，还要在保证跟踪信息执行结果精确度的基础上，采用逆向建模的方式，对相关程序进行全方位地分析、验证和维护。该类挖掘流程如下：采用初步桶装的方式，对相关系统进行全面地分析，然后，全面地收集和整理软件所对应的API接口，同时，全面地过滤和处理跟踪信息，从而形成相应的规约模型，该模型可以实现对相关系统功能的有效表征处理。程序规约挖掘的基本过程如图2所示。

图2 程序规约挖掘的基本过程

3.3 在软件漏洞检测中的应用

在计算机软件工程领域中，软件漏洞检测作为一项重要工作，除了可以有效地提高软件开发效率外，还能确保整个系统能够可靠、稳定、安全地运行，为后期及时、有效地发现和处理安全隐患问题打下坚实的基础。通过对软件漏洞进行全面化修复，可以为用户提供更加优质的保障。在数据挖掘技术的应用背景下，软件漏洞检测工作在实际开展中，首先，要根据软件内部的测试内容，对其进行有针对性地分析和测试；此外，还要全方位测试软件漏洞相关的项目内容，从而更好地满足软件开发相关标准和要求。数据挖掘技术在实际应用期间，要根据所记录的内容，对相关数据进行全面地分析，并对最终的分析结果进行全面地分析和改进，接着，选出合适的测试模式，将测试工作落实到位，从而实现对测试模式的科学选择，以满足软件工程实际的开展需求。此外，在对漏洞数据进行处理期间，要借助数据挖掘技术，对冗余数据分析和提取，从而筛选出有价值的数据，并不断地完善和补充稀缺数据内容，并采用数据的方式，将所补充数据内容形象、直观地呈现在用户面前。此外，为了确保数据挖掘技术科学、合理地应用于计算机软件工程中，还要选用合适的数据模型，将验证工作落实到位，并采用合适的数据挖掘模式，完成对测试集的科学测量和处理。软件漏洞问题在实际检测期间，要做好对软件漏洞的科学化、规范化分类，并对数据库中相关漏洞数据进行科学地更新和优化。软件漏洞检测流程如图3所示。

图3 软件漏洞检测流程

4 数据挖掘技术应用方法

4.1 关联方法

关联法，顾名思义，就是指对两个不同事物内部的联系程度进行有效研究的一种常用方法。在数据挖掘技术的应用背景下，通过利用关联方法，可以实现对相关数据信息的高效化处理和采集。同时，在使用关联法期间，技术人员要严格遵循有趣关联原则，将数据挖掘技术与计算机软件工程进行充分结合，两者之间的关系属性主要包含以下两种，一种是支持度，另一种是置信度。在实际操作期间，还要结合支持度这一属性，精确地表示出事务集。

4.2 分类方法

分类方法在具体的运用中，要借助分类标号，对相关执行动作进行科学地分析和预测。同时，还要在构建相关分析模型的基础上，根据分类法的特点，构建出与之相匹配的分析模型。此外，分析模型在实际构建期间，要尽可能凸显出自身的应用价值，为此，技术人员要重视对相关数据类集的引用。现阶段，在处理软件工程分类法期间，要选用合适的判断树法，判断树法主要包含神经网络分类法和最临近分类法。最后，在使用分类法期间，技术人员要在全面了解和分析分类法类型的基础上，选用合适的计算方法，确定出与之相匹配的适用范围，然后，尽可能使用最低成本，保证最终处理效果。

4.3 聚类方法

聚类方法在实际使用期间，要严格按照所设置好的划分标准，对研究工作相关数据对象进行分类操作，使其被划分为不同的类型。同时，还要尽可能保证同类数据对象与同簇数据对象之间的相识度。反之，不同类之间的数据在实际处理期间，并不会出现比较明显的差异。另外，还要采用聚类法，对数据对象进行科学划分，确保聚类法能够科学、有效地应用于数据信息的处理领域中，从而提高聚类法的运用效果。

5 结束语

综上所述，在数据挖掘技术的不断发展和普及下，为了促进计算机软件工程的健康、可持续发展，技术人员要树立与时俱进的观念，根据未来软件工程的发展需求，将数据挖掘技术与软件管理进行充分结合，确保该技术能够更好地应用于计算机软件工程中，确保软件产品能够及时、有效地升级和优化，从而为用户、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。