数据挖掘技术的软件工程论文
数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘技术在软件工程中的应用数据挖掘技术在软件工程中的应用随着信息技术的迅猛发展，软件工程正成为现代社会不可或缺的一部分。
软件工程的发展伴随着大量的数据产生，这些数据隐藏着丰富的信息，为软件开发和维护提供了巨大的机遇和挑战。
数据挖掘作为一种重要的技术手段，逐渐在软件工程中得到了广泛应用。
本文将介绍数据挖掘技术在软件工程中的应用，并探讨其对软件开发和维护的影响。
首先，数据挖掘技术在软件需求分析中扮演了重要角色。
软件需求分析是软件工程过程中的关键环节，它确定软件的功能需求和性能需求。
传统的需求分析方法主要依靠人工分析和调查，容易遗漏一些关键信息。
而数据挖掘技术可以从大量的需求数据中发现潜在的需求模式和规律，帮助开发人员更全面、准确地理解用户需求。
例如，通过对用户行为数据进行挖掘，可以发现用户的使用习惯和偏好，从而指导需求的优化和改进。
其次，数据挖掘技术在软件测试中也有广泛应用。
软件测试是保证软件质量的重要手段，传统的测试方法主要依靠人工设计和执行测试用例。
然而，随着软件规模的增大和复杂度的提高，传统方法已经无法满足需求。
而数据挖掘技术可以对历史的测试数据进行分析和挖掘，从中发现错误模式和故障原因。
利用数据挖掘技术，可以自动生成高覆盖率的测试用例，帮助开发人员快速发现和修复软件缺陷，提高测试效率和准确性。
另外，数据挖掘技术在软件维护中也发挥重要作用。
软件维护是软件工程过程中的一项持续活动，旨在保持软件系统的可靠性和功能完整性。
随着软件系统的不断更新和演化，维护人员需要面对大量的历史数据和日志信息。
而数据挖掘技术可以分析这些数据，识别潜在的问题和缺陷，并提供相应的解决方案。
例如，通过对软件系统日志数据的挖掘，可以发现潜在的性能问题和安全隐患，及时采取相应的措施进行修复和优化。
此外，数据挖掘技术还可以在软件项目管理中发挥重要作用。
软件项目管理涉及到资源分配、进度控制、风险管理等多个方面。
而这些方面往往需要基于大量的历史数据进行决策。
软件工程中数据挖掘技术研究
软件工程中数据挖掘技术研究摘要:随着信息技术发展水平的提升，软件工程处于越来越复杂的状态，将会使软件开发难度增加，因此相关工作人员通过将数据挖掘技术运用在软件工程之中，能够及时检查出软件工程出现的问题，可以在不断提高软件开发设计能力的基础上，进一步提升软件工程项目的管理能力，从而全面提高软件工程的整体质量。
本文首先分析数据挖掘技术对于软件工程产生的影响，其次探讨数据挖掘技术在软件工程中的实际应用，以期对相关研究产生一定的参考价值。
关键词：软件工程；数据挖掘；技术研究1数据挖掘技术对于软件工程产生的影响1.1有助于提升软件产品的质量、性能通过在软件工程中合理使用数据挖掘技术，能够有效提升软件产品的性能、质量，软件开发工作人员可以结合数据挖掘节节高，设计出更为合理的软件工程方案，能够避免软件资源出现不必要的浪费问题，还可以顺利完成软件开发工作，一旦软件存在误差，需要及时进行优化调整，保证软件产品质量不会受到不利影响。
1.2为软件运营管理提供辅助作用在软件开发设计的时候，可能会出现开发变更问题，因此工作人员将数据挖掘技术合理应用在软件开发工作中，有助于减少软件开发设计时产生的风险该来，使得软件开发决策具有更高的合理性。
在使用数据挖掘技术的时候，工作人员应该对软件使用路径展开全面研究，及时寻找出软件开发设计中出现的不足之处，不断提升团建开发设计的管理效果。
1.3录入准确的信息将数据挖掘技术合理运营在团建工程中，保证数据挖掘技术的运算优势能够充分展现出来，有助于减少软件开发设计时在运算方面花费的时间，在运算软件数据的时候，借助数据挖掘技术，可以在提升运算结果精准性的同时，避免数据在运算过程中出现数据丢失现象，有助于进一步提高软件数据的使用价值、软件数据运算质量，对于提高软件工程运行效率具有促进作用[1]。
1.4降低数据处理花费的时间在软件工程中进行数据转换的时候，合理使用数据挖掘技术，有助于减少数据转换时间，确保各种数据可以顺利获得高层次整合管理。
数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用研究
数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用研究在当今数字化时代，计算机软件工程的发展日新月异，而数据挖掘技术作为一种强大的数据分析手段，正逐渐在这个领域发挥着至关重要的作用。
数据挖掘技术能够从海量的数据中提取有价值的信息和知识，为计算机软件工程的各个方面提供有力的支持和优化。
数据挖掘技术简单来说，就是从大量的数据中发现潜在的模式、关系和趋势的过程。
它综合运用了统计学、机器学习、数据库技术等多种学科的知识和方法，通过数据预处理、模式发现、评估和解释等步骤，将原始数据转化为有用的信息和知识。
在计算机软件工程中，需求分析是项目开发的关键环节。
传统的需求获取方法往往依赖于用户的描述和开发者的经验，存在信息不完整、不准确的问题。
而数据挖掘技术可以通过对已有类似项目的数据进行分析，挖掘出用户的潜在需求和行为模式，为新软件项目的需求定义提供更全面、更准确的依据。
例如，通过分析用户在使用相关软件时的操作记录、反馈信息等，可以了解用户的习惯和偏好，从而更好地确定软件的功能和界面设计。
软件设计阶段，数据挖掘技术可以对软件的架构和模块划分提供参考。
通过分析大量优秀软件的架构设计数据，发现其中的共性和规律，为新软件的架构设计提供借鉴。
同时，还可以利用数据挖掘来评估不同设计方案的优劣，预测软件的性能和可维护性。
在软件测试阶段，数据挖掘技术更是大显身手。
通过对以往软件测试过程中产生的大量数据进行挖掘，可以发现软件中的潜在缺陷模式和错误规律。
例如，分析测试用例的执行结果，找出容易出现错误的模块和功能点，有针对性地加强测试，提高测试效率和质量。
代码优化也是计算机软件工程中的重要任务。
数据挖掘技术可以帮助开发者分析代码的执行情况和性能数据，找出代码中的性能瓶颈和可优化的部分。
例如，通过对程序运行时的资源消耗、执行时间等数据进行挖掘，发现代码中耗时较长的函数或算法，进行针对性的优化，提高软件的运行效率。
在软件维护方面，数据挖掘技术能够协助维护人员快速定位和解决问题。
基于数据挖掘技术的计算机软件工程分析
基于数据挖掘技术的计算机软件工程分析
摘要：随着计算机网络技术快速发展，推动软件工程的进步。计算机软件工程中运用数据挖掘技术，要制定合适的技术应用方案。有必要做好计算机软件工程研究工作，实现行业的健康发展。文中分析数据挖掘技术内涵，探讨计算机软件工程中如何有效应用数据挖掘技术，提高计算机软件工程质量。
关键词：数据挖掘；软件工程；故障检测 数据挖掘技术，其本质就是在大量数据中利用算法搜索隐藏信息。数据挖掘和计算机学科间存在关系，合理利用统计、在线分析处理、情报检索等实现最终目标。计算机软件工程中合理应用数据挖掘技术，制定合适的应用方案，提高计算机软件工程质量，切实满足现实需求。
1 数据挖掘技术相关内涵分析 数据挖掘技术作为一种先进信息处理技术，凭借自身优势在各个领域中得到广泛应用。计算机软件工程传统模式下，无法有效保证数据处理的效率。数据挖掘技术各功能之间存在密切联系，提高最终结果的正确性。数据挖掘技术优势在于提高数据处理的实效性，从根源着手解决数据丢失的问题，保证相关行业的健康发展。
数据挖掘技术具备传统信息处理技术的功能，收集与归类各种数据。这种方式实现大范围收集，经过特征性分析，从大量数据中构建精确的信息管理体系。同时，还能整合各部门的信息资源，让管理层更加准确了解企业信息。通常情况下计算与处理数据信息时，需要耗费大量时间，如果数据量过大，容易造成计算系统崩溃。数据挖掘技术计算能力较强，短时间内完成相关计算。数据信息处理时不会出现数据丢失与错误，提高数据的完整性。此外，庞大数据中有一些是无用的，还会影响到系统运行速度。利用数据挖掘技术分析数据库内的数据，清除无用数据，在数据系统中输入正确数据。
2 基于数据挖掘技术的计算机软件工程分析 计算机软件工程中应用数据挖掘技术，要根据实际情况制定合适的方式，做好软件执行记录的分析，开展其他相关内容，充分发挥数据挖掘技术的作用，具体措施为：
2.1 分析软件执行记录 计算机软件工程中应用数据挖掘技术，可以对软件执行记录数据进行分析与挖掘，全方位分析软件程序，优化软件运行程序，保证软件运行的可靠性。挖掘与分析软件执行记录时，提前查询安装路径，有效开展逆向建模，将涉及数据结构的所有分析工作一一落实到位，方便后期软件维护工作的开展。同时，作为技术人员对于软件运行时所出现的漏洞以及安全问题要及时发现和处理，保证其稳定性。
关于数据挖掘技术在软件工程中的应用分析
TECHNOLOGY AND INFORMATION50 科学与信息化2022年3月上关于数据挖掘技术在软件工程中的应用分析孙树田天津开发区先特网络系统有限公司 天津 300000摘 要 近年来，信息技术的飞速发展使得数据挖掘技术在各个行业得到了广泛的应用，而数据挖掘技术也充分显示出显著的优势，推动了许多行业的快速发展。
在信息时代，原有的信息处理技术难以满足海量信息处理和存储的要求，数据挖掘技术的应用很好地解决了这些问题，在软件工程中使用将充分发挥数据挖掘技术的优势，在提高软件工程研发效率的同时降低管理成本。
因此，本文主要研究数据挖掘技术在软件工程中的应用。
关键词 数据挖掘技术；软件工程；应用Application Analysis of Data Mining Technology in Software Engineering Sun Shu-tianTianjin Development Zone Esint Network System Co., Ltd., Tianjin 300000, ChinaAbstract In recent years, with the rapid development of information technology, data mining technology has been widely used in various industries, and data mining technology has also fully demonstrated significant advantages and promoted the rapid development of many industries. In the information era, the original information processing technology is difficult to meet the requirements of massive information processing and storage. The application of data mining technology solves these problems well. The use of data mining technology in software engineering will give full play to the advantages of data mining technology, improving software engineering R&D efficiency while reducing management costs. Therefore, this article mainly studies the application of data mining technology in software engineering.Key words data mining technology; software engineering; application引言在大数据分析领域，数据挖掘是一个新兴概念。
数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘技术在软件工程中的应用 摘要：在软件工程项目中，合理化的运营数据挖掘技术，能够有效促进软件工程的发展，结合实际应用状况进行分析，可以了解到数据挖局技术的发展空间广阔，相关的技术人员要认识到其重要程度，并进行不断改进，将内在的理论与外在价值进行充分挖掘。通过这种方式从根本上强化专业素质，将数据挖掘技术的作用发挥到最大化，促进软件工程的健康长远发展。
关键词：数据挖掘技术；软件工程；应用 1数据挖掘技术的基本概述 1.1数据挖掘技术概念 从数据挖掘技术自身角度来说，其主要指一种现代化信息处理技术，和传统信息处理技术进行比较，数据挖掘技术凭借自身强大的功能，在各个领域中广泛应用。当前，数据挖掘技术没有得到全面普及和推广，大部分IT行业对数据挖掘技术应用价值缺少深入了解，依旧采用传统信息处理技术，使得信息处理效率相对不高。通常情况下，数据挖掘技术中包含了数据处理、数据转换、数据分析等功能，并且各个功能之间均存在一定关联，能够实现综合评估[1]。针对部分软件工程企业而言，通过将数据挖掘技术运用到软件工程中，可以有效提升信息处理效率，防止不必要失误出现，对企业稳定发展起到了重要作用。
1．2技术应用流程简介 数据挖掘流程主要包括如下三个阶段:1)数据预处理。在此阶段中，高效获取原始数据信息的根本在于明确任务处理对象，换言之，就是获取符合实际需求标准的数据信息。数据清洗的宗旨是弥补原始数据缺陷，保证数据信息的完整性。数据抽取就是从海量的数据库中快速获取与实际任务存在紧密关联的数据信息。而数据转换的实质就是切换数据的格式，提高数据信息的适用性，最大限度的满足需求。2)数据挖掘。首要步骤是制定合理的挖掘任务，具体包括数据归纳分类、数据评价总结等，然后再确定恰当的挖掘运算方法，结合数据的实际特征及系统的具体需求推敲运算方法。3)模式评估与知识表示。模式的实际用途在于准确表达数据挖掘成果，以兴趣度作为度量标准，构建有识别能力的完整表达模式。
数据挖掘论文 (优选10篇)
数据挖掘论文(优选10篇)篇1：数据挖掘论文题目：档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨关键词：档案信息管理系统;计算机;数据挖掘技术;1数据挖掘技术概述数据挖掘技术就是指在超多随机数据中提取隐含信息，并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。
若是从技术层面判定数据挖掘技术，则需要将其划分在商业数据处理技术中，整合商业数据提取和转化机制，并且建构更加系统化的分析模型和处理机制，从根本上优化商业决策。
借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库，满足集成性、时变性以及非易失性等需求，整和数据处理和冗余参数，确保技术框架结构的完整性。
目前，数据挖掘技术常用的工具，如SAS企业的EnterpriseMiner、IBM企业的IntellientMiner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。
企业在实际工作过程中，往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理，并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等，借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。
2档案信息管理系统计算机数据仓库的建立2.1客户需求单元为了充分发挥档案信息管理系统的优势，要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。
在数据库体系建立中，要适应迭代式处理特征，并且从用户需求出发整合数据模型，保证其建立过程能按照整体规划有序进行，且能按照目标和分析框架参数完成操作。
首先，要确立基础性的数据仓库对象，由于是档案信息管理，因此，要集中划分档案数据分析的主题，并且有效录入档案信息，确保满足档案的数据分析需求。
其次，要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理，从根本上提高数据仓库分析的完整性。
(1)确定数据仓库的基础性用户，其中，主要包括档案工作人员和使用人员，结合不同人员的工作需求建立相应的数据仓库。
(2)档案工作要利用数据分析和档案用户特征分析进行分类描述。
(3)确定档案的基础性分类主题，一般而言，要将文书档案归档状况、卷数等基础性信息作为分类依据。
数据挖掘技术在软件工程中的应用分析
数据挖掘技术在软件工程中的应用分析大型软件工程无论是在技术还是管理方面都涉及到大量的数据，但如何有效管理并充分利用这些数据是当前的难点之一。
本文着重从软件漏洞扫描、执行记录分析、开源软件挖掘、版本信息管理等方面介绍了据挖掘技术在软件工程中的应用，可以为软件行业提供参考。
关键词：数据挖掘；软件工程；大数据技术随着我国科技的快速发展，软件技术也开始深入各行各业。
针对软件技术的实际可控性展开分析和研究，可以发现其应用效果并不显著。
在实际应用中通常会出现大量数据，而诸多行业的发展都需要运用数据，因此数据作为高价值的资源会对多个领域经济发展有所促进。
基于此，在软件开发企业中，将数据挖掘技术展开有效应用，不仅仅能够提升相关数据资源的应用效果，同时还能够在软件出现问题时及时处理，使效率进一步提升。
一、软件数据挖掘技术概述近年来借助信息技术生产和搜集数据能力在不断提升，数据库在各行各业的应用都极为广泛。
数据挖掘技术是一种基于大数据建立的综合性现代信息数据处理技术，能够根据工作实际需要对数据进行转化、处理和分析，不但可以提升信息数据挖掘技术在软件工程中应用研究处理效率和处理质量，而且还能挖掘数据背后蕴涵的价值，具有程序复杂度高、运算计算量大等特点。
数据挖掘是数据收集的动态过程，通过借助人工智能、数据库、机器学习、知识工程、统计学、信息检索、数据可计算等多种技术实现从海量数据中筛选出符合条件的信息数据，然后通过数据分析挖掘出有应用价值和研究价值的数据。
软件工程是基于工程理念，采用先进的科学技术和合适的数学方法进行的软件开发和运行维护管理。
在软件开发过程中会根据实际需要对相关数据进行运算，运算过程所产生的数据称为软件工程数据，这种利用数学方法运算获得的庞大而安全、完整的软件工程数据常被用来进行软件系统测试，可为软件运行维护管理提供可靠的数据支持。
二、软件工程数据挖掘面临的挑战（一）对数据复杂性的分析结构化数据和非结构化数据共同构成了软件工程数据。
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数据挖掘技术的软件工程论文
1数据挖掘技术
常见数据挖掘技术包括：分类树技术、关联发现技术、聚类技术、人
工神经网络、最优集合规约技术以及可视数据挖掘技术等。
软件度量
数据往往具有多维度、高耦合性，软件工程数据挖掘中会采用一些特
殊处理技术，包括统计分析、回归建模、分类树以及神经网络等。
在
具体软件工程实践中，选择何种挖掘技术，其决定性因素为想要达成
的目标。
2数据挖掘实现过程
通常，数据挖掘过程包括4个步骤，即选择数据、预处理、实施挖掘
以及吸收数据。
数据挖掘整个过程具有交互性，有时数据需要重新选择，有时也要对数据预处理实行改进，也可能出现算法反复被调整现象，基于这种特征，数据挖掘时要设置反馈环。
挖掘数据第1步是将
管理和目标反映到1个（或多个）挖掘任务中，整个过程可主要划分
成为六种：1）评估、预测。
评估包括对软件产品、过程以及资源的属
性实行相对应检查就是整个评估过程，同时也需要根据这些属性，赋
值给未知属性，当然这些未知属性需要实行量化。
评估工作完成后，
要对属性值实行预测。
2）分类。
检查1个特定实体属性，根据结果将
其划分到另1个类别或范畴（事先定义好）中。
3）关联发现。
关联发
现能够识别出特定内容中互相存相关联某些属性。
如，可将找出在软
件开发属性和产品属性相互关联的内容找出来。
4）聚类。
将1个结构
不相同的群体划分到另1个具有相同结构的子群集合中，这个过程叫
做聚类，它的划分依据是成员之间具有高度相似性。
5）数据可视化。
数据可视化是利用可视化描述方法来定义复杂信息。
6）可视数据探察。
可视化数据探察是对描述工作的相对应拓展，可利用数据可视化交互
控制来分析和检视海量数据3。
它应用具有可视化功能和数据挖掘技术来对数据实行处理。
3挖掘技术在软件工程中应用
上文提及到软件工水准量，部分可利用信息已在海量数据中被提取出来，但普遍认为更为有效且数量众多的数据依然在软件工程相关数据
库中隐藏，而没有被发现。
实际上，数据挖掘就是1种被公认为提升
软件工水准量的技术。
图1为数据挖掘在软件工程中的应用。
3.1数据挖掘繁荣原因1）计算机硬件系统和软件系统的基础设施建
立具备发现驱动、分析数据等功能；2）每种技术都在实际应用中持续
得到改进，其使用水平持续提升。
如，模式识别、神经网络等有明显
进步趋势；3）数据存储、贮藏、集成成本不高，海量数据可轻松获得。
数据挖掘技术被人们理解，并在实践中逐渐被重视，同时也给研究和
进一步提升数据挖掘技术提供了便利条件。
3.2面临挑战软件工程自身存有很多数据上的特殊性，给数据挖掘领
域研究工作带来制约和影响，主要表现在以下三个方面：1）数据复杂。
软件工程数据主要分为两个组成部分，即结构化数据、非结构化数据。
结构化数据主要包括缺陷报告、版本信息等内容，而非结构化数据则
包含数据代码、相对应注释以及文档等内容。
结构化数据、非结构化
数据并不能同时适用一种算法，而且两种数据间还存有对应联系。
如，1个缺陷报告中往往包括缺陷代码段。
而结构化数据里常常涵盖部分非结构化信息，非结构化数据中亦是如此，这也是今后工作中需要重点
解决的问题之一。
2）非传统分析存有局限。
数据挖掘最终想实现的目
标就是将转化而来的信息传达给用户，实现信息共享。
传统数据挖掘
技术在使用过程中，信息手段比较单一，如文字、图表等表达形式。
其实，软件开发商对信息的要求很高，1个统计结果根本不能满足其工作需求。
为促动软件开发持续向上发展，开发人员需要相关信息作为
参考依据，包括开发实际案例、编程所需模板、系统缺陷定位以及软
件结构设计等。
研究数据挖掘技术，提升其实际使用功能，需要持续
提交新信息、新知识，并改进相对应手方法。
3）挖掘结果评价标准不
够具体。
软件工程数据挖掘尚未形成完善的结果表示体系，其评价体
系也有待增强。
人员在软件开发过程中需要大量信心，这些信息非常
具体且复杂，表示方法不尽相同，互相之间难以做出对比，也很难用
定量方法去分析挖掘结果。
4结束语
“数据挖掘”是在发展过程中被人们定义的，但软件工程中对此类数
据的研究早就存有。
数据挖掘技术能够为研究软件工程数据提供方便，具有重要应用价值。
所以，作者认为将两者充分结合是计算机信息技
术发展的必然趋势。
若以过程角度来看，软件工程涉及到数据挖掘各
个周期、阶段，甚至是具体实施步骤；以技术角度看，数据挖掘在软
件工程中应用广泛。
数据挖掘技术虽然在实践中取得一定应用效果，
但还有更广阔的空间没有内充分挖掘出来，为广大从业人员提供创新
空间。
数据挖掘技术的软件工程论文。