软件工程数据挖掘研究进展概述
软件缺陷预测模型的研究与应用
软件缺陷预测模型的研究与应用近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，软件工程领域也迎来了新的发展机遇。
其中，软件缺陷预测模型是工程师们尤为关注的热门领域之一。
本文将深入探讨软件缺陷预测模型的研究与应用，为读者带来一场关于软件工程技术的跨越式进步之旅。
一、缺陷预测模型的研究现状缺陷预测模型是基于软件工程领域的一种数据挖掘技术，它可以实现对软件开发过程中可能出现的缺陷进行预测，并在早期阶段针对潜在缺陷进行预防性的控制和规避。
目前，软件缺陷预测模型的研究呈现出以下几个主要趋势：1、数据集的选取：缺陷预测模型需要依赖大量的软件缺陷数据，因此数据集的选取是研究的第一步。
目前主要有两种数据集选择方法，一种是采用公开数据集进行研究，如NASA、Eclipse等；另一种是通过自身项目内数据进行研究。
2、模型算法的选择：缺陷预测模型的算法多种多样，从简单的朴素贝叶斯算法到深度学习算法，都有涉及。
研究者在开发缺陷预测模型时，需要根据实际情况选择最适合的算法。
3、模型性能的评估：由于缺陷预测涉及到软件工程的关键问题，因此模型的性能评估也是很重要的一项研究内容。
目前评估方法主要包括AUC（ROC曲线下的面积）、F-Measure等，研究者对数据集的分类效果和缺陷预测准确率等进行评估和测试。
二、缺陷预测模型的应用除了对模型信息进行研究之外，缺陷预测模型还有着广泛的应用。
以下是几种常见的缺陷预测模型应用案例：1、质量控制：通过对软件的缺陷进行预测，可以在开发阶段及时发现问题并加以解决，从而最大程度地确保软件的质量。
2、资源分配：缺陷预测模型可用于预测代码中的缺陷和维护任务的优先级，从而能够更合理地分配技术人员和其他资源。
3、组织管理：通过确定开发人员的代码偏好，可以将其分配到相应领域的开发中，以应对软件项目的特定需求。
四、缺陷预测模型的发展趋势缺陷预测模型是一个具有前景的领域，未来主要有以下几个发展趋势：1、数据挖掘技术的应用：随着数据挖掘技术的不断发展，缺陷预测的相关技术也将不断更新，从而能更准确地预测缺陷。
软件工程的最新发展趋势
软件工程的最新发展趋势软件工程是现代计算机领域中的重要分支，它致力于研究如何系统地开发、维护和管理软件。
随着信息技术的快速发展，软件工程也日新月异，下面我们一起来看看软件工程的最新发展趋势。
1、人工智能与机器学习人工智能和机器学习已经渗透到了各个行业，软件工程也不例外。
现代软件的开发过程中，人工智能和机器学习可以帮助我们自动化测试、精简代码、优化算法等等。
这意味着，软件工程师需要具备对人工智能和机器学习的基础知识，并能将其应用到软件开发的实践中。
2、DevOpsDevOps 是一种开发和运营的方法论，它致力于强调自动化和合作。
DevOps 包含了许多不同的实践，比如持续集成、持续交付、容器化等等。
DevOps 可以让软件开发人员更加专注于代码编写，而不用担心运维的问题。
随着 DevOps 的兴起，软件工程师们需要更加注重自动化测试、自动化部署等方面的技能。
3、敏捷开发在软件开发领域，敏捷开发已经成为了一种流行的方法。
敏捷开发最初是为了应对复杂的软件开发需求而设计的，这种方法重视团队合作和快速迭代，并能够快速响应需求变化。
在软件开发的实践中，敏捷开发需要强调团队合作和代码重构。
这意味着，软件工程师需要具备优秀的沟通和协作能力，才能更好地应对敏捷开发的需求。
4、云计算云计算是一种基于互联网的计算方式，它可以让用户通过互联网访问云计算资源。
云计算可以让软件开发人员更加专注于软件开发，而不必担心硬件配置、部署等问题。
随着云计算的兴起，软件工程师需要了解云计算技术，并学会使用云计算平台来部署和管理软件。
5、跨平台开发技术跨平台开发技术可以让软件开发人员快速实现不同平台上的应用。
跨平台开发技术可以帮助软件工程师避免重复的代码编写，并能够更有效地实现软件开发。
随着跨平台开发技术的不断发展，软件工程师需要掌握不同的跨平台开发技术，才能更好地应对不同平台上的应用需求。
6、区块链技术区块链技术可以用于共享数据和交换价值，它可以让多个节点协作完成一些任务。
数据库技术发展概述
数据库技术发展概述摘要：20世纪50年代，随着计算机技术的发展，其应用领域不再局限于科学计算，人们开始使用计算机来管理数据。
由此，计算机技术新的研究分支——数据库技术应运而生。
所谓数据库就是将许多具有相关性的数据以一定的组织方式存储在一起形成的数据集合。
而数据库管理系统(Database Management System，简称为DBMs ) 是支持人们建立、使用、组织、存储、检索和维护数据库的软件系统。
它包括数据库模型、数据模型、数据库与应用的接口语言等。
经过多年的探索，目前，数据库技术已相当成熟，被广泛应用于各行各业中，成为现代信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。
关键字：数据库技术、管理系统、信息技术、基础和核心1、数据库技术的发展历程在数据库出现前，计算机用户是使用数据文件来存放数据的。
常用的高级语言从早期的FORTRAN到今天的c语言，都支持使用数据文件。
有一种常见的数据文件的格式是，一个文件包含若干个“记录”，一个记录又包含若干个“数据项”，用户通过对文件的访问实现对记录的存取。
通常称支持这种数据管理方式的软件为“文件管理系统”。
在这种管理方式下，这些数据与其他文件中数据有大量的重复，造成了资源与人力的浪费。
随着计算机所处理的数据的日益增多，数据重复的问题越来越突出。
于是人们就想到将数据集中存储、统一管理，这样就演变成数据库管理系统从而形成数据库技术。
数据库的诞生以20世纪60年代IBM公司推出的数据库管理产品IMs ( Info咖ationMana髀ment System) 为标志。
数据库的出现，实现了数据资源的整体和结构化管理，使数据具有了共享性和一定的独立性，并能够对冗余度进行控制。
数据库管理系统的推出，使得数据库概念得到了普及，也使得人们认识到数据的价值和统一管理的必要。
但是由于IMs是以层次模型来组织和管理数据的，对非层次数据使用虚拟记录，大量指针的使用降低了数据使用的效率，同时，数据库管理系统提供的数据模型机及数据库语言比较低级，数据的独立性也比较差，给使用带来了很大的局限性。
软件工程中的大数据技术与应用
软件工程中的大数据技术与应用随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步，大数据技术在各个领域都得到了广泛应用。
在软件工程领域，大数据技术也扮演着重要的角色，为软件开发和运维提供了更多的可能性和解决方案。
本文将探讨软件工程中的大数据技术与应用，从数据采集、存储、处理和分析等方面进行论述。
一、数据采集在软件工程中，数据采集是大数据技术的第一步。
通过采集用户的行为数据、系统运行日志以及其他相关数据，可以为软件开发和运维提供重要的参考和依据。
例如，在软件开发过程中，可以通过采集用户的使用数据和反馈意见，了解用户的需求和痛点，从而进行产品迭代和优化。
同时，在软件运维过程中，可以通过采集系统的运行日志和性能数据，及时发现和解决问题，提高系统的可靠性和稳定性。
二、数据存储数据存储是大数据技术中的关键环节之一。
在软件工程中，需要存储大量的数据，包括用户数据、系统数据和业务数据等。
传统的关系型数据库在存储大数据时存在一些限制，例如存储容量有限、读写性能较低等。
因此，越来越多的软件工程师开始采用分布式存储系统，如Hadoop和HBase等，来存储和管理大数据。
这些分布式存储系统具有高可扩展性、高容错性和高性能等特点，能够满足软件工程中大数据存储的需求。
三、数据处理数据处理是大数据技术的核心部分之一。
在软件工程中，需要对大量的数据进行处理和分析，以提取有价值的信息和知识。
传统的数据处理方法往往无法满足大数据处理的需求，因为大数据具有数据量大、数据类型多样、数据速度快等特点。
因此，软件工程师需要借助大数据处理框架，如MapReduce和Spark等，来进行数据处理和分析。
这些大数据处理框架具有分布式计算和并行处理的能力，能够高效地处理大规模的数据。
四、数据分析数据分析是大数据技术的最终目标之一。
在软件工程中，通过对大数据进行分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为软件开发和运维提供决策支持和业务洞察。
例如，在软件开发过程中，可以通过数据分析来评估产品的市场潜力和用户满意度，从而调整产品的方向和策略。
简要分析软件工程的技术特点及发展趋势
简要分析软件工程的技术特点及发展趋势软件工程作为给很多行业的发展带来了实质性的变革，提升了各行业的工作效率，加快了社会经济的发展。
作为信息技术发展的产物，软件工程的出现可以追溯至上个世纪50年代，随着社会进步，计算机等硬件水平提高，软件工程技术也在快速发展，现已成为一门成熟的技术，并不断的朝着标准化、综合化、全球化方向发展，研究软件工程技术特点和发展趋势，对促进世界软件工程及软件产业的稳步发展具有积极的现实意义。
1 软件工程的技术特点软件工程作为一种新型技术，具有其特有的技术特点，能够辅助加快信息化的覆盖率，提高行业的工作效率，促进经济的发展，软件工程主要有语言开发多样性，良好的兼容性，标准化，后期维护方便性等技术特点。
1.1 语言的多样性软件工程的语言目前有C、C++、JAVA、汇编等，不同的语言能够满足不同环境开发的需求，如JAVA 语言书写简单，占用硬件内存比较小，且标准化，编写语言通俗易懂;汇编语言有针对性，不同的微控制器，不同的程序，运行速度得到提升，但是编写起来比较复杂，不具有可移植性，维护和修改困难。
软件工程语言的多样性，使得在不同的领域，不同水平的工程师可以根据自己的习惯来选择使用自身合适的语言，提升了软件编写的多样性和灵活性，大大提高了软件的编写效率，降低了软件的开发门槛，这也是软件工程技术能够在各行业得到快速发展的原因之一。
1.2 良好的兼容性软件工程要想实现在多种平台得到运用，这就要求软件必须要有很好的兼容性，软件工程的兼容性主要体现在软件和硬件的相互兼容、软件和系统的相互兼容、不同软件之间的相互兼容。
软件和硬件的相互兼容主要体现在，开发的软件能够通过串口在硬件上进行输入操作、调试，并且能够借助硬件平台实现相应功能。
软件和系统的相互兼容，系统是承载软件的一种媒介，如果系统和软件不能兼容，软件就无法在系统中运行，从而实现相应的功能。
不同软件之间的相互兼容，在同一硬件同一系统中，往往有多个软件同时运行，才能够正常完成工作，软件之间兼容性不好，软件同样不能正常运行，工作也难以顺利进行。
干预规则挖掘的概念_任务与研究进展_段磊
第34卷 第10期2011年10月计 算 机 学 报CH INESE JOURNA L OF COM PU TERSV ol.34N o.10Oct.2011收稿日期:2011-08-12;最终修改稿收到日期:2011-09-15.本课题得到国家自然科学基金(60773169)、/十一五0国家科技支撑计划(2006BAI05A01)、高等学校博士学科点专项科研基金(20100181120029)、四川大学青年教师科研启动基金(2009SCU11030)资助.段 磊,男,1981年生,博士,讲师,中国计算机学会(CCF)会员,主要研究方向为数据挖掘、进化计算.唐常杰(通信作者),男,1946年生,教授,博士生导师,中国计算机学会(CCF)高级会员,主要研究领域为数据库、数据挖掘.E -m ail:cjtang@.杨 宁,男,1974年生,博士,讲师,主要研究方向为数据挖掘.左 劼,男,1977年生,博士,讲师,主要研究方向为数据挖掘.王 悦,男,1981年生,博士,研究方向为数据挖掘.郑皎凌,女,1981年生,博士,讲师,主要研究方向为数据挖掘.徐开阔,男,1983年生,博士,讲师,主要研究方向为数据挖掘.干预规则挖掘的概念、任务与研究进展段 磊1) 唐常杰1) 杨 宁1) 左 劼1) 王 悦2) 郑皎凌3) 徐开阔4)1)(四川大学计算机学院 成都 610065)2)(北京大学信息科学技术学院 北京 100871)3)(成都信息工程学院软件工程系 成都 610225)4)(成都信息工程学院计算机系 成都 610225)摘 要 干预规则挖掘是近年从干预实践中提出的新型数据挖掘任务,旨在利用数据挖掘技术探测干预事件,发现最佳干预时机和力度,提供促进事物向期待状态转化的决策支持.文中以四年的研究实践为背景,介绍干预规则挖掘的研究沿革和现状,给出了干预规则挖掘的任务分类.从三个角度,即干预效果预测、干预方法发现和未知干预探测三方面,介绍干预规则挖掘的研究问题、困难和成果.展望了干预规则挖掘未来研究方向.关键词 数据挖掘;干预规则;流数据;不确定数据;时间序列中图法分类号T P 311 DOI 号:10.3724/SP.J.1016.2011.01831Concepts,Tasks and Research Advances of Intervention Rule MiningDUAN Lei 1) TAN G Chang -Jie 1) YANG Ning 1) ZUO Jie 1) WANG Yue 2)ZH EN G Jiao -Ling 3) XU Ka-i Kuo4)1)(S choolof Compu ter S cience ,S ich uan Univ er sity ,Ch engd u 610065)2)(S ch ool of E le ctronic Eng ineering and Comp uter S cie nce ,P eking Univ ersity ,Be ij ing 100871)3)(Depar tme nt of S of tw are Eng ineering ,Cheng d u Univ er sity of Inf ormation T ec hnology ,Cheng d u 610225)4)(Dep artment of Comp uter S cience ,Cheng du Univ ersity of I nf or mation T echnolog y ,Ch eng du 610225)Abstract Interv ention rule m ining is an emerging data mining task,w hich is derived from thepractice of interventio n application.It aim s at applying data mining techniques on detecting inter -v entio n events,discov ering the best intervention tim e and intensity ,and decisio n suppo rt for con -v erting objects from undesirable state to desirable state.This paper intr oduces the research back -g round,as w ell as the major related advances on interventio n rule mining based o n the fo ur -year practice,and defines the task classificatio n.M oreover,this paper surveys the research issues,difficulties and achiev em ents in three aspects,i.e.intervention effect prediction,intervention method discovery,and unknow n intervention event detection.Finally ,this paper discusses the future wo rk of interv ention rule mining.Keywords data mining ;inter vention rule;data stream ;uncertain data;time series1 引 言1.1 干预规则挖掘的提出客观世界不以人的主观意志转移,客观事物的运行状态包含人们期望的和非期望的两类状态.例如:新生婴儿有健康和不健康的,肿瘤有良性和恶性的,企业有盈利和亏损的,等等.人们不能改变客观规律,但可以在发现规律的基础上,促进事物向期望的方向转变,即循律促变.例如,对出生缺陷进行干预,提高健康婴儿出生率;希望将恶性肿瘤治愈为良性;希望扭亏转盈.干预规则挖掘(Intervention Rule M ining)应运而生,它是新的数据挖掘任务,是循律促变的技术.干预规则挖掘是从出生缺陷干预、糖尿病干预、带约束的市场调控等实际问题中抽象出来的新基础性课题,其核心研究目的是在认识自然的基础上,利用数据挖掘技术发现和验证改造自然的方法和措施,发现并遵循事物发展的动力学规律,施加干预,使被干预对象向人们期望的方向发展,体现了循律促变的思想.干预规则挖掘含3个要点:(1)挖掘指定对象的干预动力学行为规律,即干预规则;(2)发现指定对象在给定干预下的响应规律,分析最有效的干预时机和力度;(3)见微知著,从对象的微变分析,发现和预测外界干预因素.将分析结果应用于工程设计、科研实践、社会调控(金融体系、国家政策评价)等领域,为决策提供依据.应用干预规则,决策者可预测某种决策,在何种条件,何等规模下的干预,可得到何等干预效益.如果说传统数据挖掘是认识世界,干预规则挖掘就是为人类改造世界做技术准备.干预规则挖掘涉及了分类、预测、关联、多维数据分析、函数发现等多项数据挖掘技术.但干预规则挖掘并不是这些技术的简单叠加,而是在这一系列方法基础上的一类新任务.1.2干预规则挖掘的现实应用干预规则挖掘具有广泛的应用领域和较高的应用效益.这里列举干预规则挖掘在卫生、经济、社会领域中的三项典型应用.出生缺陷干预.我国是出生缺陷高发国家,对出生缺陷进行干预是提高出生人口素质,防止、减少出生缺陷危害的重要举措.20多年出生缺陷监测数据表明,全国各地区在适宜干预技术的研究、应用和推广方面发展不均衡,且出生缺陷的发生存在病种、地区、人群间的差异,对特异性和普适性出生缺陷干预技术的需求并存.因此,利用我国已建立的出生缺陷监测数据库和完善的大型流行病学调查现场,更准确地摸清全国出生缺陷发生状况和变化规律,了解不同地区的出生缺陷干预措施实施情况,掌握影响干预效果的医学和社会学因素,评价干预效果,是开展出生缺陷干预并获取最大干预效果的必要前提.我国自1999年启动国家新生儿/出生缺陷干预工程0提倡以增补叶酸预防神经管畸形.此外,对于具体的干预措施,还应考虑如何实施最合理,效果最好.例如:增补叶酸需考虑在什么时机补?补多少?补多久?房价波动及其干预.房价始终是一个受民众关注的问题,房价的高低受到包括:竣工房屋造价、当地人均可支配收入、地方税收行政费用等在内的多方面因素影响.政策性的干预措施是保障房地产健康发展、抑制房价上涨过快的必要手段,可采用何种手段作为干预措施,实施的力度、代价与实施效果的评价都是尚待解决的难题.贫富差距及其干预.中国人民大学的一项研究表明中国富裕家庭与贫困家庭的收入相差达几十倍;城镇化进程加快的同时,城镇贫富差距问题比农村还严重.因此,制定并实施缩小贫富差距的干预措施是建设和谐社会、实现共同富裕的当务之急,国家制定了一系列干预措施,包括新型财产税税收体系,消费税改革,调节个人所得税起征点,适时开征物业税,完善社会保障制度,加强城乡扶贫工作,消除不平等竞争等.每项措施的实施方式、力度、代价、效果评价是决策部门面临的难题.1.3干预规则挖掘作为数据挖掘任务的背景鉴于干预规则在现实世界生产活动的广泛应用,四川大学计算机学院数据库与知识工程研究所自2007年开始同中国出生缺陷监测中心合作对我国连续20年出生缺陷监测数据进行数据分析工作,并以此为基础提出把干预规则挖掘作为一项新的数据挖掘任务,用现代数据挖掘方法和工具进行研究.在国家自然科学基金、国家/十一五0科技支撑计划、教育部博士点基金的支持下取得了一系列科研成果:探索了朴素干预规则和数值型干预规则挖掘算法、数据流干预分析模型、个体疾病状态干预、群体疾病状态干预,基于数据流的未知干预发现技术,并行事件序列干预规则挖掘等,并开发了出生缺陷数据挖掘系统H ealthyBaby110,正在实践中不断改进[1-15].本文首先概述干预规则挖掘的基本概念,介绍了同干预规则挖掘相关的分析方法,然后指出干预规则挖掘的基本流程及任务分类,接着围绕干预规则挖掘任务的分类讲述了干预规则挖掘的主要研究问题及相关进展,最后总结全文并展望未来的工作.2干预规则挖掘相关其它干预分析2.1统计学中的干预分析从传统统计学角度研究干预的分析模型最早由Box等人在文献[16]提出,并迅速被应用于描绘突发事件或政策变化对经济或环境所产生的影响.对1832计算机学报2011年突发事件或政策干预造成的影响作定量分析是十分重要的.例如,我国1978年对农业实行经济体制改革后,农业产量显著上升,使绝大多数地区解决温饱,迈向小康生活,这是政策干预的结果.ARIMA 模型从序列自相关的角度揭示时间序列的发展规律.通常情况下,序列值之间存在一定的相关关系,而且这种相关关系具有一定统计规律.ARIMA 模型分析的要点在于寻找这种规律,并拟合适当的数学模型来描述这种规律,进而利用这个拟合模型来预测序列未来的走势.因此,大多数统计学研究采用ARIMA 模型进行干预分析.文献[16]将ARIM A 模型应用到经济、环境问题的干预分析中,文献[17]对ARIMA 模型进行扩展,并应用到股票及工业统计数据分析中.此外,其它统计模型如:指数分布、泊松分布也被用于干预分析.例如:通过扩展指数分布检查邮件流中的突发事件[18];根据泊松分布假设提出自适应方法检测车流量[19].2.2 与干预分析相关的数据挖掘技术What -if 分析根据已知历史数据,用/假设采用某措施,则会有某期待结果0的思维方式,分析或发现未知结果的可能性[20].What -if 分析可以在数据库、数据仓库中的关系表和OLAP 数据库中的多维数据上进行[21].作为一个重要的决策支持辅助功能,w hat -if 得到了广泛的应用.通过w hat -if 可以解决两类决策支持问题:(1)通过拟合历史数据,预测决策方案执行情况;(2)在真实的历史数据上,评估未执行的决策方案.What -if 分析同干预规则挖掘都以决策支持为目的,但在具体任务和实现方法上存有区别.有关在OLA P 系统中进行w hat -if 查询处理和支持w hat -if 分析的OLA P 系统的研究也得到了广泛的关注[20-23].文献[20]提出了维度层次结构下的w hat -if 类查询以及执行w hat -if 查询的系列代数操作;文献[21]介绍了若干w hat -if 分析的实现方法;文献[22]针对主存OLAP 系统,设计了基于内存记录指针的方法提高w hat -if 数据视图的合并性能以及w hat -if 分析的代价模型.文献[23]分析了w hat -if 分析中多版本数据预处理和数据立方增量计算的问题.What -if 查询和分析需要基于历史数据建立多场景假设,delta 表可以用来记录复杂、多版本的假设更新,文献[24]针对传统delta 表合并效率低的不足,基于集合操作对其进行了优化.此外,文献[25-26]研究了在商业智能领域建立w hat -if 分析模型的方法,提出了基于扩展UM L 进行概念表述的建模方法.文献[27-29]考虑了可行性挖掘(actionabilitym ining )的问题.文献[27]从包含若干属性和实施效力的历史数据中,发现一组能够对目标个体提高实施效力的行为模式.文献[28]考虑了客户关系管理上的一个问题,将/发送信件0或/给家里打电话0看作是行为,研究维护、提升客户关系的方法.文献[29]基于决策树方法设计一个贪心算法,以寻求能够最大化利润的一组行为.文献[30]提出利用显露模式[31]发现潜在可能用于基因疗法的基因,通过改变这些基因的基因表达值治疗肿瘤.文献[32-33]研究了从称为旧数据集和新数据集的两个数据库中,挖掘分类模型的显著变化的方法.文献[34]提出了从高端和低端实例中挖掘用户偏好的方法.3 干预规则挖掘任务及亚复杂系统建立3.1 干预规则挖掘任务分类图1示例了实践中干预规则挖掘、评价及实施的全流程.对经过预处理的历史数据建立亚复杂系统,应用干预规则挖掘算法发现满足干预需求的若干干预规则.由人工或计算机对发现的干预规则进行评价,筛选出的若干干预规则组成具体的干预措施.预测干预措施的干预效果能辅助决策干预措施的实施方式.干预措施实际执行后可对其干预效果进行验证.图1表明,干预规则挖掘并不代替人进行干预决策,而是利用数据挖掘方法和技术,通过为制定干预措施提供候选干预规则达到决策支持的目的.直观地,现实的干预应用通常涉及诸多因素是个复杂系统,挖掘可行、有效的干预规则需要引入领域知识和必要的人工评价策略.图1 干预规则挖掘及评价、实施的基本流程为简明地表达干预规则挖掘,本文给出必要的符号和术语,避免复杂的形式化描述,并通过例子说明思路.设被干预对象记为o,其状态记为S p ,干预措施为F,干预措施的实施方法为E (如强度、频率等),预期干预效果为S e (干预实施后o 的预期状态),实际干预效果为S i (干预实施后o 的实际状态).干预行为表达为183310期段 磊等:干预规则挖掘的概念、任务与研究进展I nv(o,F):S p F(E)S i.根据干预规则挖掘的应用需求,我们将干预规则挖掘分为三类基本任务,下面举例说明.干预效果预测.已知当前状态S p、干预措施F,预测干预F实施后,干预效果S i.例1.已知某地区出生婴儿神经管缺陷的发病率,预测对产妇补充一定量叶酸(降低出生婴儿神经管缺陷的一种措施)后,该地区出生婴儿患神经管缺陷的发病率.该类任务的另一种表达形式是已知当前状态S p、干预措施F,预测干预F实施后有多大概率达到预期干预效果S e.干预方法发现.已知当前状态S p,预期干预效果S e,挖掘能到达干预目的的干预措施F.例2.已知对产妇补充叶酸能降低出生婴儿神经管缺陷的发病率,要使得某地区出生婴儿神经管缺陷发病率降低p(预期干预效果),对每个产妇应该补充多大剂量的叶酸?该类任务的另一种表达形式是已知当前状态S p、干预措施F,求达到预期干预效果S e,干预措施的实施参数E的取值.未知干预探测.已知历史状态S p、当前状态S i,判断是否有干预发生,发生干预的形式是什么.例3.已知持续监测某地区某类出生缺陷发病率的变化,判断是否有干预事件发生,并挖掘出所发生的干预事件.该类任务的另一种表达形式是在若干干预措施中探测发挥干预效力的干预措施(干预事件)F.上述三类任务描述了目前干预规则挖掘研究的主要内容.新的研究内容,随干预领域的扩展、研究与实践的深入,将不断被提出.我们在实践中,根据数据对象的性质,把干预规则挖掘任务分为(1)静态数据的干预规则挖掘;(2)流数据对象的干预规则挖掘;(3)不确定数据的干预规则挖掘.根据对象分类基数,可将干预规则挖掘分为:(1)单个体干预规则挖掘.例如:对某一特定产妇进行出生婴儿缺陷干预.(2)类个体干预规则挖掘.例如:对某一地区所有产妇进行出生婴儿缺陷干预.此外,根据干预属性和被干预属性的类型,干预规则可分为范畴型、连续型和混合型.当干预属性为非数值型时,使用范畴型干预规则描述.这里我们用出生缺陷干预为例进行说明,事实上干预规则挖掘可广泛应用于其它领域.3.2亚复杂系统观察被干预对象的状态与时态,可看出干预的本质是通过外界作用改变事物的状态(属性),进而改变事物状态序列发展的轨迹,使其朝着期望的方向发展.改变的状态轨迹同原状态轨迹之间的差异即是干预的效果(效力).复杂系统研究称满足下列3个特征的对象为复杂系统:(1)系统行为形似随机而实非随机;(2)系统行为由其内在规律决定;(3)简单对象构成却有复杂行为表现.同时,复杂系统具有自适应性、局部性、竞争性、突变性、非线性和不确定性.对现实世界事物进行干预,干预作用会利用客观的动力学规律影响事物发展趋势.干预过程中由于受到各种潜在因素的影响,可能会表现出一定的随机性.实践中的干预对象是复杂系统.复杂系统常具有高度突变性、非线性和不确定性,目前技术较难在真正意义上有效解决复杂系统领域的问题.对复杂系统进行合理简化,是人们一贯的方法.通过特征提取、忽略次要因素、降维等处理,得到一个相对简单、剥离混沌性质且目前科学能力和现有技术可能做出工程性解决方案的系统,称为亚复杂系统.亚复杂系统的建立为描述人工干预下亚复杂系统动力学行为,揭示干预普适规律,并提出可工程化的解决方案提供了基础.我们称应用于干预规则挖掘的亚复杂系统为干预分析亚复杂系统.为干预分析建立的亚复杂系统是为了挖掘隐藏于其中的干预规则,并对相关干预行为进行动力学分析.建立干预分析亚复杂系统的要点包括:(1)干预相关度分析.干预分析模型中包含了众多相关属性,相关度大的干预属性适宜进行并发干预研究.相关度低的干预属性可分离到不同干预分析模型中,降低问题难度.(2)亚复杂系统属性选取.在复杂系统基础上建立干预分析亚复杂系统的基本步骤包括:①去除冗余属性;②去除干预相关度低的属性.(3)确定干预分型.干预规则分为多种类型,可有多种表现形式.如何进行干预分型,采用合适的干预类型描述干预规则,需结合应用需求和领域知识确定.干预分型体现了分而治之策略,有助于降低分析难度,提高干预规则准确度.同时,也适宜于不同方法进行干预分析和干预规则挖掘.(4)干预规则评价.干预规则评价是干预分析亚复杂系统的重要组成部分,度量了干预规则挖掘结果和预期发现目标之间的差异,体现了干预规则挖掘的准确度和有效性.1834计算机学报2011年将复杂的现实世界干预问题,抽象为可用计算机分析处理的亚复杂系统,是进行干预规则挖掘的基础.每一项干预分析问题都有其独立的干预分析模型.干预分析亚复杂系统也是干预规则评价和解释的基础.有关从复杂系统提取干预分析亚复杂系统的研究,请参考文献[1,6,12].4干预效果预测研究4.1朴素干预规则考虑一个典型的营销决策问题:/以历史数据为依据,如果增加广告投入(x),产品的市场占有率(y)是否会提高,提高多少?0这正是干预效果预测拟解决的问题,即通过分析干预属性和干预目标之间的因果关系,预测干预属性发生变化后,干预目标相应的变化.由于关联规则能反映项集之间的关联信息,文献[3]提出了基于关联规则的朴素干预规则模型,描述干预属性和干预目标之间的变化关系.朴素干预规则同关联规则的区别在于关联规则中的项是静态不变的,而朴素干预规则需考虑干预改变属性取值的情况.朴素干预规则源于这样一个思想:/朴素干预规则=关联规则+增量分析(或微分扰动)0,即在关联分析基础上考虑变化的因素,形式化描述如下:可进行干预操作的属性称为干预操作集,记为A={A1, A2,,,A m},反映干预目标的属性称为干预效果集,记为E={E1,E2,,,E n},A H E=ù.干预操作集中项集记为Dom(A),Dom(A)=D om(A1)G Dom(A2)G,G Dom(A m),干预效果集中项集记为Dom(E),Dom(E)=Dom(E1)G Dom(E2)G,G Dom(E n).朴素干预规则是满足下列条件的表达式:(1)存在频繁项集I S A Dom(A),I S中的属性为A tt(I S)={A c1,A c2,,,A c d},存在e I Dom(E),满足r c:s1C s2C,C s d]e是强关联规则,其中s k I Dom(A c k),1F k F d,支持度记为Sup(r c),置信度记为Conf(r c).(2)对A tt(I S)中的每个属性,存在t k,s k I Dom(A c k),1F k F d,且t k X s k,满足r d:t1C t2C,C t d]e,支持度记为Sup(r d),置信度记为Conf(r d).(3)设项I k表示s k→t k,1F k F d,项I e表示e→Øe,则r:I1C I2C,C I d]I e.(4)规则r的支持度Sup(r)、变化度Delta(r)和置信度Conf(r)分别定义为Sup(r)=Sup(r c);Delta(r)=Conf(r c)-Conf(r d),Delta(r)>0;Conf(r)=Delta(r)/Conf(r c).上述规则中,Sup(r)体现了干预影响的范围;干预操作集中的属性值发生改变后(即干预),所产生扰动的方向和幅度用Delta(r)描述,Conf(r)是变化量在原始状态下的比值,体现了变化的准确率.朴素干预挖掘算法的主要步骤包括:(1)指定干预目标属性,挖掘包含干预目标属性的频繁项集.(2)对频繁项集中包含的各属性,计算同属性中不同项之间的关联规则,挖掘出变化量(Delta)最大的朴素干预规则.在提出朴素干预规则的基础上,我们团队应用朴素干预规则于1986年至1987年全国出生缺陷监测数据,并发现若干有意义的规则[3],下面是实验结果中置信度最高的2条规则.规则1.时间(1986~1987)|近亲结婚(父母→否)]缺陷儿(是→否)S up=010240,D elta= 013388,Conf=019906.规则2.时间(1986~1987)|先天患病(有→无)]缺陷儿(是→否)S up=010005,D elta= 014622,Conf=019307.4.2基于拟合函数的干预效果预测由于朴素干预规则基于关联规则分析建立,所以其分析对象的数据类型为离散型.数值型的分析对象需要事先进行离散化.为满足实际应用,我们团队提出了直接针对数值型数据的干预规则挖掘算法[1].数值型干预规则挖掘算法的要点包括:(1)将干预操作集和干预目标属性分别作为自变量和因变量;(2)判断自变量和因变量是否相关,对相关的属性集,挖掘拟合函数;(3)分析拟合函数的单调性,分区间计算支持度、变化度和置信度.为了判断自变量属性和因变量属性是否相关,文献[1]将数据集分为两组,分别进行函数拟合,对得到的两个函数,比较它们的泰勒公式系数,如果差异大于阈值则认为考查的属性不相关,否则认为这两个函数/大致相同0,考查的属性相关.函数中拟合程度较高者作为数值型干预规则的函数.根据对函数求一阶导数的结果,划分函数的单调区间,即可得到各单调区的单调性(ASC或DESC).考虑到数值型干预规则挖掘中训练数据的特点,文献[1]采用基因表达式编程[35]做非线性主成分分析.为了更好地描述干预规则,文献[1]定义区间的支持度(Sup)来反映区间的重要性;变化度(Delta)为拟合函数的一阶导数,反映函数变化的趋势;置信度(Conf)是主成分属性个数与所有属性个数的比183510期段磊等:干预规则挖掘的概念、任务与研究进展值.在1986年至1991年全国出生缺陷监测数据上,文献[1]发现如下两条规则.规则3. 时间(a I [1986,1991])]围产儿死亡率(-01872a +1021330)DESC ,Sup =1,Delta =-01872,Conf =110.规则4. 围产儿死亡率(j )(a I [2218,2617])]死亡中缺陷率(%)(-11456a 2+651874a -6971730)DESC ,Sup =1,D elta =-2.912a +651874,Conf =110.在出生缺陷监测数据上的实验表明,数值型干预规则对分析新生儿统计信息有较大作用,它能挖掘出具有相关性的数值属性,单调性分析可为决策者提供决策支持.4.3 不确定数据集上挖掘优化的概率干预策略现实世界的观察数据,由于设备、方法、人为等原因不可避免地导致与真实数据出现一定程度偏差,因此数据带有不确定性.不确定数据管理是目前研究的热点,在不确定数据上分析评价干预效果同样具有不确定性,如何获取干预效果的不确定性是干预规则挖掘的新问题.文献[14]提出不确定数据集上挖掘优化干预策略的问题,采用/假设策略→真实历史数据→得出结论0的方式分析带有不确定性的历史数据,从中探索假设干预策略的可行度.即在不确定数据上,建立干预策略评价模型,给出概率性干预效果的评估和某种干预效果的概率,为决策提供量化支持.解决类似/若实施干预策略s,可能对结果产生什么影响0的问题.不确定数据上干预策略评测的两个问题[14]:(1)干预效果预测评价,对指定的干预措施预测其实施后的可能效果;(2)计算指定干预策略达到预期干预效果的概率.具体地,文献[14]采用谓词逻辑表述干预策略,获取该谓词在历史数据中的统计信息,并利用这些信息分析干预策略可能的效果.干预策略强度是干预策略有效性的量化表现,反映在实际中为响应它的实例数.例如:事后评定一项出生缺陷干预策略的效果,可考察策略实施后,出生缺陷婴儿是否减少.困难在于,预测一项干预策略的执行效果,干预尚未实施,没有效果可评;解决的思路是,历史数据中,常常存有类似干预的扰动,检查其后的效果,相当于在历史上曾经有意无意地采用了该干预.这样得到的评价意见是以历史可重复原理为依据,以历史事实为准绳.根据这个思路,文献[14]定义了干预强度及影响.定义1. 设U 是带有不确定性的实例数据.给定时间间隔t 和干预策略s ,s 的长度为包含的不同谓词数:①给定评价算子e,若数据项u 满足e 记为e(u)=true ;②干预策略s 在t 的强度为t 内满足s 的实例数与t 内所有实例数的比值,记为C s:t ,C s:t =|{u |u time_interval =t,s(u)=true ,u I U}|/|U |;③干预策略在U 的影响为:时间段t 内满足e 的数据实例数与t 内所有实例数的比值,记为H s:t ,H s:t =|{u |u time_inter val =t,s(u)H e(u)=true ,u I U}|/|{u |u time_interval =t,s(u)=true ,u I U}|.由于外界因素的存在,即使相同的干预在不同时间段的干预效果也存在差异.为描述这种差异,文献[14]提出p 概率干预策略.定义2(p 概率干预策略). 对不确定监测数据U,若干预策略s 在给定时间段集合T ={t 1,t 2,,,t n }中以概率p 使其干预影响值(H s:t i )满足H s:t i E k,则称s 为限度k 的p 概率干预策略,记为p-s :k,p r (s)=|{H s:t i |H s:t iE k,1F i F n}|/n.p 概率干预策略可更精确地度量干预效果,可以知道在一系列时间段上达到某个指标的次数.为满足海量数据处理需求,文献[14]还提出谓词统计树、维度排序等方法优化干预策略评价算法.5 干预方法发现研究5.1 疾病状态干预基因疗法和药物干预[36-37]相关研究表明:通过外力更改病变组织的基因表达水平(gene ex pression level),恢复其正常水平,有望达到治疗疾病的目的.对此,文献[9]提出疾病状态干预,对给定的病例样本集(包含不良状态和良好状态)挖掘可能将疾病状态从不良转变为良好的干预方法,从而为实施疾病治疗提供决策支持.干预通过改变对象属性值的方法来实现,涉及到的属性及其改变的目标值称为状态转换项.例4与图2说明了疾病状态干预问题.图2 疾病状态干预示意例4. 设有6-基因(G 1,,,G 6)的病例样本,t d =(1,1,0,0,0,1)是一不良状态样本,t n =(1,0,0,1,0,1)是一良好状态的样本.其中,样本中的0、1分别代表基因表达水平为低或高.如图2所示,若将t d 中基因G 2和G 4的表达水平分别从高变低和从低变高,样本t d 将从不良状态转换为良好状态.因此G 2、1836计 算 机 学 报2011年。
软件工程的发展与创新
软件工程的发展与创新软件工程是指应用工程原则和方法来开发和维护高质量的软件系统的学科。
随着信息技术的不断发展和应用软件的普及，软件工程也在不断进步和创新。
本文将从历史回顾、当前发展情况和未来趋势三个方面探讨软件工程的发展与创新。
一、历史回顾软件工程的起源可以追溯到20世纪60年代。
在那个时代，软件开发无序，项目常因质量问题或进度延误而失败。
为了解决这些问题，人们开始探索一种系统化的软件开发方法。
在1972年的《软件工程：概念和实践》一书中，软件工程的基本原则首次被提出。
此后，软件工程的理论和方法不断发展，形成了一套完整的工程化开发流程，如需求分析、设计、编码、测试和维护等各个环节。
二、当前发展情况目前，软件工程在国内外范围内得到了广泛的应用和推广。
各个行业都离不开软件系统的支持，软件工程师的需求量也越来越大。
随着云计算、大数据、人工智能等新兴技术的快速发展，软件工程也面临着新的挑战和机遇。
1. 敏捷开发随着市场需求的变化越来越频繁，传统软件开发的瀑布模型逐渐不能满足快速迭代和交付的需求。
因此，敏捷开发方法逐渐兴起。
敏捷开发通过迭代、自组织和跨职能团队的方式来提高开发效率和产品质量。
敏捷开发注重与客户的沟通和反馈，能够更好地满足用户需求。
2. DevOpsDevOps是Development（开发）和Operations（运维）的组合词。
它通过打破传统开发和运维之间的壁垒，强调开发和运维团队之间的协作与合作。
DevOps提倡自动化和持续集成，使得软件交付更快、更稳定。
通过将开发、测试和运维等环节融合在一起，DevOps提高了软件工程的效率和质量。
3. 人工智能人工智能在软件工程领域产生了巨大的影响。
例如，机器学习和深度学习技术可以在软件测试中自动生成和执行用例，提高测试的覆盖率和效率。
自然语言处理技术可以帮助开发人员更快地理解和分析需求文档。
人工智能的发展将进一步推动软件工程的创新和发展。
三、未来趋势软件工程与科技的快速发展相互促进，未来软件工程将面临更多的挑战和机遇。
软件工程实践者的研究方法pdf
软件工程实践者的研究方法pdf1.引言软件工程作为一门高度工程化的学科，旨在通过系统化的方法和标准化的实践，实现软件的高效、可靠、可维护等目标。
随着现代软件开发的复杂度和规模不断增加，软件工程实践者需要采用一系列科学的研究方法来提高软件开发的质量和效率。
本文将介绍一些常用的软件工程研究方法。
2.案例研究案例研究是一种常用的软件工程研究方法。
它通过对现实中发生的软件开发项目的详细描述和分析，来探究其内在的规律和成功的因素。
案例研究一般包括以下步骤：2.1选择案例在进行案例研究时，应选择与研究主题相关的代表性案例。
对于一些已经发生的项目，应该考虑诸如开发者数量、规模、复杂度、成功度等因素进行筛选，以确保所选案例的代表性和分析的可靠性。
2.2数据收集和分析进行数据收集和分析是案例研究的关键环节。
主要包括以下方面的内容：①问题定义和目标明确；②数据采集方式选择，包括访谈、问卷调查、文本分析等；③数据收集工具的设计，如半结构化访谈、问卷设计、文本分类等；④数据分析方法的选择与实现，如描述性统计、主题分析、因素分析等；⑤结果呈现和解释，如图表、文字解释等。
2.3结论和总结在完成数据分析后，需要通过整体的梳理和总结，得出对软件开发项目的规律和成功因素的结论和总结。
同时，也需要对研究方法及内容进行评估和反思，以便于今后的研究提供参考。
3.实验研究实验研究是通过在严密控制条件下，对软件开发过程或实践进行实验和观察，以发现或验证相应的假设或规律的研究方法。
实验研究一般包括以下步骤：3.1问题定义在实验研究时，需要明确实验的目的和问题。
如：验证一种软件开发方法在特定情境下的有效性等。
3.2实验设计在设计实验时，需要确定具体的实验对象，实验变量和控制变量、实验过程以及相关的度量方法等。
合理的实验设计对后续的数据分析和研究结论的准确性具有重要影响。
3.3实验实施和数据采集在进行实验时，需要严格遵循实验设计，并确保实验过程和数据采集的准确性和可靠性。
软件工程专业
软件工程专业（专业代码：0835，授予工学硕士学位）一、学科专业及研究方向作为计算机科学与技术、数学、工程学、管理学等相关学科的交叉性学科，软件工程学科是以计算机软件与理论为基础、计算机应用技术为背景，应用数学、管理科学等学科的方法和原理，研究并实施软件系统开发与应用的学科。
本专业面向国民经济信息化建设和发展的需要、面向企事业单位对软件工程技术人才需要，培养掌握软件工程专业理论基础，能够独立从事相关领域的研究工作并胜任相关实务工作的高层次实用型、复合型软件工程技术和软件工程管理人才。
在研究方向上着重软件工程理论、软件工程技术、软件工程应用、软件服务工程。
在课程设置上注重学生科学研究能力和专业知识实践应用能力的培养，发挥学院和国外高校教师的优势，加强学生的科学研究和软件工程方法论等相关知识的基本训练，同时强调理论与实践的结合，在保持知识体系的前沿性和前瞻性的基础上，提高学生的科学研究和专业工作能力。
主要研究方向及其内容：1、软件工程理论：主要研究软件工程形式化方法、软件自动生成与演化、软件建模分析与验证、软件程序分析与验证等。
2、软件工程技术：主要研究需求工程、软件规范语言、软件体系结构、软件测试与质量保证、软件再工程、软件验证方法、软件工程环境与开发工具、面向领域的软件工程方法与技术及软件工程管理方法等。
3、软件工程应用：主要研究及运用软件工程理论、技术解决云计算、大数据等当前热点领域中的关键问题，构建高可靠性、稳定性的软件系统。
4、软件服务工程：主要研究软件服务的理论、方法、技术与应用，软件工程过程服务、面向服务的计算及服务工程。
二、培养目标本专业的培养目标是面向软件行业的发展趋势，针对企事业单位对软件工程专业人才的需求，培养掌握较为精深而系统的软件工程专业知识，具有从事软件工程领域研究能力、良好软件设计与实现能力、良好软件项目管理能力，具有良好沟通与组织协作能力，具有优秀职业素养，具有国际竞争能力的高层次、创新型、复合式、国际化专业人才。
浅谈软件工程技术现状和发展趋势
浅谈软件工程技术现状和发展趋势摘要：随着科学技术的不断发展，信息产业已经逐渐成为了现代化产业中不可或缺的重要一环，信息产业在发展的过程中不断与传统行业进行交互与发展，促进了传统行业的变革与发展也为当前的经济发展注入了新的活力。
软件工程作为信息产业的重要支柱学科，其随着信息产业的发展也迎来了发展的黄金时期，软件工程凭借其在数字信息时代的重要意义，也成为了当前信息产业中不可缺少的重要学科。
本文将对软件工程技术的发展现状进行分析就技术未来的发展趋势进行简要的判断。
关键词：软件工程技术现状；发展趋势一、引言信息产业的发展极大的改变了传统行业的发展面貌也使得现代化产业呈现出新的发展局面，软件工程作为信息产业中的重要基础学科，其在计算机学科领域有着十分重要的作用。
随着经济社会的不断发展，信息产业还有着广泛的发展前景，软件工程顺应着信息产业的发展趋势也将迎来进一步的创新和提升，因此对于软件工程技术的发展现状和发展趋势进行分析判断有着十分重要的价值和意义。
二、软件工程概述软件工程作为一门利用工程建设的手段来对软件进行分析维护的学科，其在学科内容上包括有软件的开发工具、程序设计语言以及数据库的内容，随着信息技术在人们生活中应用的越来越广泛，软件工程也在诸多领域得到了施展和应用，随着计算机学科领域的不断丰富与拓展软件工程也逐渐转变为计算机领域的一门重要独立学科。
软件在种类和内容上十分丰富其一般包括有操作系统、数据库、社交软件以及游戏软件等，这些软件被广泛应用于传统工业、金融行业以及人们的日常生活当中，软件的不断丰富与拓展极大的改变了人们的日常生活，为人们的工作学习提供了诸多便利，对促进社会经济的发展与进步，改善人们的生活质量有着十分积极的影响。
通常对软件质量的评价标准上往往会根据软件自身的实用性、安全性以及功能性等作为质量评判的重要依据。
三、软件工程技术发展现状从20世纪末开始我国软件行业就呈现出良好的发展态势，自21世纪以来我国软件业务盈利更是以超过10%的增长速度逐年递增，而软件外包营收更是一度超过了80%的增长速度。
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软件工程数据挖掘研 究进展概述
文／ 黄 世 云
作 为信 息技 术 的重 要 组成 部 分 ，数据 挖掘 技 术 近年 来被 广 泛 应用 到社会生 产生活 的各个领 域 本 文 以 软 件 工 程 数 据 挖 掘 技 术 作 为研 究 对 象，通 过对 软 件 工程 数 据 挖 掘 的概 念 进行 阐述，在 结合 软 件 工 程 数 据 挖 掘 技 术 与 传 统 数 据 挖 掘 技 术之 间 区别 的基 础上 ， 对 软 件 工 程 数 据 挖 掘 在 软 件 测 试 阶段的应用方法展开 了深入研 究。
件工程数据 挖掘 技术而言，其所需要具备 的功 分类器 ）； （ ３ ）以训练好的分类器作为依据 ， 能不单是 为用户 提供相关测试结果 ，其更需要 为用户提供 符合 或推翻结果的相关实例或软件
缺 陷 定 位 方 面 的信 息 。
将无分类标记 的缺 陷报 告进 行分类。通过软件 工程数据挖掘对 软件缺 陷分类的一系列处理措 施可知 ，软件工程数据挖掘 的应用 在指明缺陷 类别的同时 ，也有效提 高了缺 陷分派的工作效
率。 ３ ． ２ 缺 陷 重 述
２ ． ３挖掘结果的 多元化评价 数据 信 息挖掘 结 果具 有多 元化 的评价 或 者相关测试 、开发 结果 的评价难以统一是软件 工程 数据 挖掘 区别 于 传统数 据挖 掘 的另一 特
软件测 试过程 中缺陷 分派工 作的有 效
【 关键词 】软件 工程
导致缺陷分类具有较强 的模糊性 。因此 ，软件
工程数据挖掘要求对缺陷记录 点依照概率 Ｐ进 行取样 ，通过这种方法 ，即便缺陷报 告不存在 其主 体 ， 测 试 结 果 也 可 以显 示 出相 关 缺 陷 的信 息。从而为缺陷分派工作的进行打下 良好 的基
础。
挖掘 与传统数据挖掘 的区别 ，并结合软件工程 测试 阶段 的应用方 法展开了详细分析。 数据挖 掘的相关概念 ，为将 软件 工程数据挖掘
数据 挖 掘又 称为 数据 采 矿或 资料 勘探 ， 是数据库知识发现 （ Ｋ ＤＤ）中的重要组成部 分， 具体是指利用相关算 法搜 索隐藏于大量数据 中 信息的具体过程 。近 年来，随着科技和经济 的 不断发展 ，一种基 于软件 工程的数据挖掘技术 得到了广泛应用 本 文通 过对比软件工程数据
展。
难度 。此外 ，由于缺陷报告 的撰 写工作 通常是
由非专业人员负责的 ，其对软件缺陷 的描述较 为模糊 ，这 又严重增加 了缺陷分派工作 的不确 定性 。软件 工程数据挖掘在缺陷分派 中的应用 主要体现在 对软件缺陷的 自动分派上 ，其对软 件缺 陷进行 自动分派的核心思想是： 以软件编
在 传 统的 数据挖 掘技 术应 用 到软件 测试 类标签 ，进 而开 展相关的缺陷分类工作； （ ２ ） 工作 后，其测试结果通常经 由报表子 系统 的处 充分发挥 训练集的作用 ，并 以此为依据训练 朴 理后 ，以图形或表格的形式呈现 出来 。但就 软 素 贝叶斯 分类 器 （ 基 于贝叶斯定理的简单概率
数据挖掘
软件 测试
点。对于传统 的数据挖掘 技术 而言，对挖掘结 开 展需要 以相关的缺陷信息作为数据保障 ，而 果 的评价 已基 本形 成 了统一 的意 见和 评价 标 缺 陷信 息的 自动获取工作则需 以缺陷重述作为 准，但就软件工程数据挖掘而 言，由于软件的 其理 论和 实践的双重依据 。在缺陷报告 的改进 开发人员和测试人 员对数据信 息的要求较为具 方面 ，软件工程数据挖掘可 以利用 Ｃ ｃ ｕ ｒ ｅ ｄ（ 记 体 和严格 ，数据结果也具有较 强的复杂性。因 忆 型 系 统翻 译程 序 ）对 应 用 程 序 进 行 预 设 。通 过在缺 陷的每 一个 逻辑 语句和缺 陷语 句前加一 此，挖掘结果的评价方法也较为复杂 。 综上所述 ，如何将 软件测 试的结果和对测 试阶段数据预处理方面 的结果进 行有 效表述 己 成 为当前软件工程数据挖掘技术应用 的难 点。 所 以，下文则着重从软件工程数据挖掘在软件 句判定 ，进而将此次赋值进行记录 并判断其是 否为零 。如果将软件 的完整缺 陷报 告发送给 测 试者， 由于软件和报告 的规模较大 ，则很容 易
应用 到计算机软件测试 中提 出了合 理的意见和
建议 。
３ 软件工 程数 据挖掘 在软件 测试 阶段应
用 的研 究
１软件工 程数据Байду номын сангаас掘简述
所谓 软件 工程 数据 是指 软件 在开 发 和测 试过程 中所 存储的各种数据 的总和 ，主要包括 软件 需求分析 文档 、 软件 可行性 运行分析文档、 软件 的设计 文档、使用说 明以及测 试用例、测 试结果和用 户意见等诸多方面的数据 。 近年来，
时 ，软件测试人 员需要 连同开发人员一起分析 派和缺 陷重述的方法展开 了详细分析 。可见 ， 随着计 算机 和信息技术的不断发展 ，软 件工程 使软件产生缺陷 的原 因，进而对相 关缺陷的性 未来加 强软件 工程 数据挖掘在软件测试方面 的 数据挖掘技术 已被 广泛应用到计算机软件 开发 质和特征信息进行获取 ，而缺 陷信 息报 告的数 应用 ，对于 提高软件性能、促进电子计算机产 和测试 的各项 工作 中，并促进着信 息产业 的发 量通常是庞大大 ，这就增加 了缺 陷分派 工作 的 业 的发展 具有重要 的历 史作用和现 实意义。
３１缺 陷分 派
．
４结论
所 谓缺 陷 分派是 指在 进行 软件 测试 的过
程 当中，如发现 软件在 安装或运行过程 中出现 缺陷 ，则将修复缺 陷的工作分配给软件维护人 员进行维修 处理 。在进 行软件 的缺陷分派工作
本 文 通过对 软件 工程 数据 挖掘 技术 的 定
义进 行阐述，并结合就软件数据挖掘技术 的相 关特 点，对 将其应用到软件测试过程 中缺陷分