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摘 要：基于信息技术的快速发展,软件系统愈加复杂,尤其是在大数据时代背景下,需要对数据信息进行挖掘,以更高 的质量设计软件系统。现阶段,数据挖掘技术已经深入应用到各领域中,并取得了良好的效果。为充分发挥数据挖掘技术作用 及价值,为软件工程提供精准、全面的数据信息,推动软件工程事业高质量发展,本文在概述数据挖掘技术、了解数据挖掘技 术应用优势和技术流程的基础上,在软件项目管理、代码克隆检测、程序规约、版本控制信息、软件漏洞扫描五个方面,对数 据挖掘技术在软件工程中的应用进行深入探究。
关键词：计算机,软件工程,数据挖掘技术
Application Research of Data Mining Technology in Computer Software Engineering
SUI Guozheng
(Shandong Youth Political College, Jinan Shandong 250103)
【Abstract】：Based on the rapid development of information technology, software systems become more and more complex, especially in the context of big data era, data information needs to be mined to design software systems with higher quality. At this stage, data mining technology has been deeply applied in various fields and has achieved good results. In order to give full play to the role and value of data mining technology, provide accurate and comprehensive data information for software engineering, and drive the high-quality development of software engineering, this paper, on the basis of summarizing data mining technology, understanding the application advantages and technical process of data mining technology, in five aspects of software project management, code cloning detection, program specification, version control information, and software vulnerability scanning, the application of data mining technology in software engineering is deeply explored.
【Key words】：computer;software engineering;data mining technology
引言
数据挖掘技术是一种能够对大量数据及数据隐藏信 息进行挖掘和分析的先进技术,能够帮助技术人员更好 地理解数据,掌握数据规律 [1]。为有效满足计算机软件 工程对数据挖掘分析的要求,提升计算机软件工程开发 和更新速度、质量,保障软件运行安全、稳定,需要在 计算机软件工程中充分应用数据挖掘技术,发挥技术优 势,为计算机软件工程设计、更新提供高质量的数据支 撑。据此,本文在概述数据挖掘技术的基础上,对数据 挖掘技术在计算机软件工程中的应用进行深入研究,旨 在为计算机软件工程提供高质量数据,驱动软件工程事 业高质量发展提供借鉴与参考。
1 数据挖掘技术概述
数据挖掘技术(如图 1 所示) 是一种能够反复利用 的,对数据信息进行全面采集和处理的先进技术,其 方法包括聚类算法、决策树、神经网络、关联规则挖 掘等。其中,聚类算法是一种将数据分为相似的组的技 术,能够帮助技术人员发现数据的相似性和差异性,以 更好地应用数据 ;关联规则挖掘是对数据之间关联关系 进行挖掘的技术,能够帮助技术人员发现数据中的潜在 关联关系,以做出更好的数据决策 [2]。数据挖掘技术的 本质是应用智能化技术有效提取数据信息,在计算机软 件工程中应用数据挖掘技术,可以提升数据信息的理解 正确率、数据处理质量及信息利用率,从而为提升软件开发质量、保障软件运行安全提供技术支持。
2 数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用
2.1 软件项目管理
由于软件开发中涉及的数据信息类型较多,且数据 量较大,难以有效、全面地对项目数据信息进行统一管 理。为统一化、集约化管理项目信息数据,可以深化应 用数据挖掘技术。一方面,在软件项目开发过程中,可 以对数据资源进行同步更新和处理,提升项目数据信息 管理质量 ;另一方面,数据挖掘技术包含大量更替数据 信息,能够帮助技术人员对软件的内部结构进行科学分 析和区别,以提升软件开发实效。基于信息技术的快速 发展,用户的数据信息挖掘成为软件项目开发的基础工 作。为精准分析用户喜好等信息,技术人员应在软件项 目管理过程中,充分发挥数据挖掘技术的信息录入、查 找、分析功能,对用户的软件应用信息记录进行数据处 理和分析,以此对软件与软件用户之间的关系数据进行 深度挖掘,为科学、高质量开发软件提供依据。需要特 别指出的是,为充分发挥数据挖掘技术的作用,技术人 员应在数据挖掘操作中,确定挖掘数据对象,分类、归 纳和评估数据挖掘结果,且在挖掘数据对象确定过程 中,结合数据自身特点及软件项目管理需求,对挖掘方 法进行针对性调整 [3]。
2.2 代码克隆检测
代码克隆检测是软件项目实践的重要内容。以软件 开发实践视角而言,代码克隆主要是以数据的复用为 主,对部分重复性代码段进行复制和粘贴,并在特殊要 求情况下,对复制的代码段进行修改和增删。在软件项 目实际开发中,代码克隆数量约为 8% ~ 25%。为保 证软件系统能够稳定、安全运行,需要对克隆的代码段 进行充分检测,避免出现拷贝性故障传播。基于此,在代码克隆过程中,需要应用数据挖掘技术进行代码数据 特征分析。在代码克隆检测中常用的数据挖掘技术是 Hash 函数,需要借助 Duple 工具完成代码克隆检测 [4]。
2.3 程序规约
为保证软件执行记录数据得到深入挖掘和分析,为 软件开发及优化提供数据支撑,需要在全方位处理软 件程序的基础上,应用数据挖掘技术对软件的运行性 能数据信息进行充分分析。在挖掘任务执行和记录过程 中,需要全面查询所设置的软件安装路径,并通过逆向 建模的方式,深度落实数据结构的分析工作 [5]。尤其是 在程序规约中,应用数据挖掘技术对软件程序进行规约 挖掘,可以对软件的程序运行情况进行全面的跟踪和监 测,以及时发现软件程序中代码所展示的协议情况。数 据挖掘技术在程序规约中的应用(如图 2 所示),首先, 应对程序规约系统进行初步插装,并对软件系统的状态 变化情况进行记录 ;其次,通过数据挖掘实现信息数据 的跟踪、过滤、约简 ;最后,构建规约模型,对软件相 关功能进行表征处理。
2.4 版本控制信息
在软件版本控制信息中应用数据挖掘技术,能够有 效保证技术人员所编辑的档案具有统一性、一致性,并 能够对档案进行针对性管理,为软件项目开发及系统更 新提供便利条件。数据挖掘技术在软件版本控制信息中 的应用,需要满足一定要求,包括 ：业务理解、数据理 解、数据准备、建模与评估、模型部署 [6]。其中,业务 理解阶段,主要是对各项数据进行全面挖掘与整合,并 判断数据是否全部收集完毕,为数据分析奠定基础。数 据理解是数据挖掘技术在版本控制信息中应用的重要环 节,为保证数据挖掘效率,需要进行多次数据准备,通 过数据质量信息、控制目标相关性等分析,提升对数据理解的精准性。需要注意的是,在数据转化过程中,通 常出现数据缺失的情况,为保证数据完整,需要在数据 理解环节中,引入数据正则化处理和均值分析,避免数 据丢失导致数据理解发生较大偏差 [7]。建模阶段,技术 人员应根据软件工程的具体要求和需求,选择适宜的模 型,对各项参数进行处理分析。针对软件工程的多元需 求,可同时选择多种模型,对数据进行处理,以提升数 据挖掘和处理的质量。评估阶段,主要是对模型的精准 度、召回率等进行全面评估,验证模型的应用效果和数 据处理效果,为后续的模型应用提供借鉴。模型部署阶 段,主要是通过模型处理,将数据中隐藏的信息完整地 展示出来,以更直观和全面地整理、分析数据,全面了 解软件工程的解版本控制信息。
2.5 软件漏洞扫描
漏洞检测是计算机软件工程中的重要工作内容。应 用数据挖掘技术扫描软件漏洞,可以通过分析软件的源 代码、二进制代码、运行日志等数据,发现软件中存在 的漏洞和安全风险。与传统的漏洞扫描方法相比,基于 数据挖掘的漏洞扫描可以更好地发现隐蔽的漏洞和安全 风险,提高漏洞检测的准确性和效率,保证软件开发质 量与软件运行安全。同时,应用数据挖掘技术软件漏洞 进行扫描,可以帮助计算机软件开发人员快速发现软件 中存在的漏洞和安全风险,从而提高软件的安全性。基 于数据挖掘的软件漏洞扫描通常包括以下步骤 ：
(1)创建扫描项目。技术人员可以根据软件漏洞扫 描需求,制定软件测试方案,确定扫描的漏洞类型,并 发出任务执行指令。
(2) 数据收集与预处理。对软件的源代码、二进制 代码、运行日志等数据信息进行收集,并对数据进行清 洗、去噪、归一化处理,以更好地分析数据信息情况, 判断其中是否存在漏洞 [8]。
(3) 数据特征提取。从数据中提取有用的特征, 如 函数调用关系、变量使用情况、API 调用等,并将特征 信息存储在相应文件中,为后续的数据特征提取提供对 比依据,以快速、精准地扫描出软件漏洞。
(4)模型训练。应用数据挖掘算法,如聚类算法、 关联规则挖掘算法等,训练模型,发现软件中存在的漏 洞和安全风险,提升漏洞扫描的精准性。
(5)漏洞报告。根据模型计算结果,生成漏洞报 告,报告信息包括漏洞类型、严重程度、修复建议等。
然而,数据挖掘技术在软件开发中的漏洞扫描实践 中,仍存在一定限制,所以技术人员在使用数据挖掘技 术进行软件漏洞扫描时,应选择适宜的算法和模型,以 更精准、更全面地获取漏洞数据。
3 结语
综上所述,计算机软件工程具有复杂性强、难度大 等特点,对数据的精准度、系统性要求较高。传统数据 采集和挖掘技术难以满足现代化计算机软件工程对于数 据挖掘的要求。而数据挖掘技术是一种能够对大量数据 就数据隐藏信息进行挖掘和分析的先进技术,能够提升 数据挖掘效率与质量,为软件工程开发及优化提供有力 数据支撑。基于此背景,本文对软件工程中数据挖掘技 术的应用进行深入分析,分析结果可知,数据挖掘技术 在软件工程中的应用具有较高的价值。基于信息技术的 快速发展,数据挖掘技术必会愈加完善,且数据挖掘技 术的应用愈加深入,进而为软件工程及其他实践提供更 有力的技术支持。
参考文献
[1] 朱赋阳.数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用[J].数字 技术与应用,2023.41(1):126-128.
[2] 孙璐荣.基于计算机软件工程的数据库编程技术探析[J].无 线互联科技,2022.19(22):59-61.
[3] 井文英.基于计算机软件工程中的数据挖掘技术实践分析 [J].软件,2022.43(7):72-74.
[4] 阿迪娅 •扎曼别克.计算机软件工程中的数据挖掘技术应用 研究[J].电子技术与软件工程,2022.228(10):183-186.
[5] 赵宗涛,李艾芳.基于计算机软件工程的数据库编程技术优 化问题探讨[J].中阿科技论坛(中英文),2022.39(5):146-149. [6] 米仁沙 •艾尼. “互联网+”背景下数据挖掘技术在软件工 程中的应用路径[J].网络安全技术与应用,2022.254(2):61-63. [7] 王恒星.基于计算机软件工程的数据库编程技术分析[J].造 纸装备及料,2022.51(1):160-162.
[8] 刘知云.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用分析[J].电 脑知识与技术,2021.17(24):27-28.
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