軟件工程數據挖掘技術對計算機軟件的開發，用戶的完美體驗都有着重要的意義，所以以後軟件挖掘技術還會繼續的發展下去，要完成軟件工程數據挖掘技術的完善，接下來是小編爲您整理的軟件工程大學生畢業設計論文，希望對您有所幫助。
【摘要】隨着改革的開放，科技的飛速發展，科技的發展速度已經超過了人們的腳步，近年來，我們國家的計算機技術越來越成熟，計算機軟件也越來越廣泛，人們從前獲取計算機軟件資訊的方法是手動獲取，但手工獲取的資訊量是有一定限度的，不能滿足現代軟件的需求，所以，爲了解決這個問題，本文着重於軟件工程數據挖掘的研究進展。分別從幾個不同的方面對軟件工程數據挖掘研究進行了探討。
【關鍵詞】軟件工程；數據挖掘；數據表示；數據預處理；機器學習
1前言
軟件工程的數據挖掘指的是在大量的數據中發現有用的資訊。因爲軟件工程的發展前景很廣闊，而且軟件工程數據挖掘是軟件開發不可或缺的一部分，所以現在在軟件工程領域以及一些相關領域內軟件工程數據挖掘的研究非常火熱，人們都爭取儘量提高軟件工程數據挖掘的速度，有用資訊比率，以及智能識別等。從而讓軟件工程更具特色，爲人們提供更大的便利。
2基本概念與技術挑戰
2.1基本概念
軟件工程在軟件開發過程中會累計很多的數據，包括文檔數據，測試數據以及用戶數據和用戶反饋數據，軟件工程的開發者爲了獲取軟件的資訊就要使用這些數據，但是軟件工程開發的軟件越來越大，軟件工程的數據量不再是手工可以處理的數量級，而且及其複雜，所以人們使用傳統的方法來收集數據是非常困難的，基本上是不可能的，所以人們必須研究快速處理數據的方法，也就是軟件工程數據挖掘技術。
2.2軟件工程開發的過程及其相關資訊
軟件工程開發時所需要的最重要的一條基本原則就是軟件工程學，軟件工程學講的就是軟件工程開發。軟件工程開發的基本步驟如下，首先進行可行性分析，需求分析，開發者需要先進性調研，來確定用戶對軟件功能的需求，在確定了大致的軟件開發方向之後，開發者開始編寫軟件代碼，然後根據代碼的測試進行修改完善，在軟件公佈之後要持續地爲軟件進行維護，升級。在軟件的開發階段，每個開發者都不完全瞭解整個開發的過程，同時又不知道軟件的'整體資訊，所以這些開發者如果缺少這些資訊，他們就會無法進行繼續開發，從而導致停工。
2.3軟件工程的數據挖掘過程與任務
軟件工程數據挖掘主要有三項任務，第一步是對數據進行預處理，第二步是對數據進行挖掘，第三步是對挖掘的結果進行分析。①數據預處理，待挖掘的大量數據混雜在了一起，它們的格式和形式是否適合進行數據挖掘，是否符合當前任務的數據特徵，這些都是未知的，需要對其進行預處理，預處理就是將大量的數據進行改造，使其都變成適合進行挖掘的形式，並且變成符合任務的數據，整個數據挖掘過程中，預處理是最費時費力的過程，主要的手段是將數據向量化和將數據降維處理。②數據的挖掘，數據的挖掘其實就是對預處理之後的數據進行整體探索，找到其中一些有用的資訊，所謂有用的資訊，指的就是反應本質的數據，還有比如一些具有一定的規律的數據，將這些數據找出來就是軟件工程數據挖掘的目的，數據的挖掘主要分爲幾種，又頻繁序列的整理，關聯規則的整理，還有對數據進行分類等。③軟件工程數據挖掘的結果分析，結果分析像是對一項工程進行檢測驗收一樣，對挖掘之後的數據資訊進行檢測，將有用的資訊展示出來，也就完成了整個軟件工程數據挖掘過程，這些挖掘之後的數據很有價值，對計算機軟件和客戶的使用效果而言有着重要的意義。
3軟件工程數據挖掘面臨的挑戰
因爲軟件工程的數據與其他的普通數據不同，所以軟件工程數據的處理有着很大的困難，其困難主要有三個方面：①軟件工程的數據複雜化；②軟件工程的數據處理非傳統；③對於軟件工程數據挖掘的結果分析的標準非常嚴格。
3.1數據複雜化
軟件工程的數據主要分爲兩大類：①結構化數據；②非結構化數據了。首先結構化的數據主要由缺陷報告和版本資訊組成，而非結構化的數據則是由代碼和文檔組成。這兩類數據不能使用同一種算法進行計算，但是這兩類數據之間又包含者重要的對應關係，比如一個版本資訊中對應包含着一定的文檔，而一個代碼中又有着缺陷報告，這種糾纏不清的關係讓人們很難對其進行整體分析，所以人們爲了在數據挖掘時將這兩種數據同時挖掘出來，必須開發與之對應的新型算法，這樣才能保證不漏掉很多有着複雜關係的結構化數據和非結構化數據。
3.2非傳統分析
上文提到，軟件工程數據挖掘的過程最後的步驟就是對挖掘之後的數據資訊進行分析評估，而數據的處理結果最終要交到客戶手中，對於客戶的各種不同的數據需求，開發者要將挖掘之後的數據進行格式上的轉變，這樣大大地降低了軟件工程數據挖掘的效率，而且往往客戶要求的資訊遠遠不止一種資訊，有時還會需要具體的事例，編程的代碼，缺陷的報告等等資訊，所以，軟件工程數據挖掘技術還需要進行新的完善，將要提交的資訊進行歸類，改變格式化，以及對各種需求都要滿足而且保證效率的技術，做到讓客戶對數據挖掘結果滿意，開發者還能從中獲取最大利益的技術。3.3數據挖掘結果的評價標準在從前，傳統的數據挖掘技術有着完善的對結果的分析標準，而現在，面對海量的軟件工程數據，這套規定已經不再適用，對於不同的數據挖掘結果，對應着不同的數據結果分析評價標準，每個評價標準之間並沒有太多的聯繫，這就需要開發者對不同類型的數據挖掘結果制定不同的分析標準，同時也需要滿足客戶的要求，開發者要對數據的結果有着獨特的理解，才能對其結果是否滿足要求，挖掘的是否成功，這些不定量的問題進行透徹的瞭解。總而言之，軟件工程數據挖掘最終還是爲了獲取資訊，所以，整個軟件工程數據挖掘的結果是否將問題完美的解決的標準還是最終的數據是否滿足要求，所以，上述挑戰將會對數據挖掘的結果造成影響，爲了解決這些問題，人們還需要開發新的技術，最終達到軟件工程數據挖掘技術的完善。
4對軟件工程數據挖掘的展望
軟件工程數據挖掘技術對計算機軟件的開發，用戶的完美體驗都有着重要的意義，所以以後軟件挖掘技術還會繼續的發展下去，要完成軟件工程數據挖掘技術的完善，要做到以下幾點：①對已經發現的數據挖掘問題進行開發，就比如結構化數據與非結構化數據的捏合整理，這正是人們一直都沒做到的重點難點，要攻破這一難關，人們必須在計算結構化與非結構化數據挖掘時捨棄傳統的數據算法，開發新的適合這兩數據的算法，這樣才能一步到位將結構化數據與非結構化數據一起運算出來。②對將要面臨的軟件工程數據挖掘技術的難題進行預案，對於這些問題要做好準備，開發者要豐富自己的知識面，以免今後遇到問題時不知道怎麼辦。比如惡意程序，黑客病毒的處理，這些在未來將會越來越多，也就需要開發者對其做好先前的準備，從而在問題來臨的時候迎刃而解。
5結束語
隨着人們對事物的追求便利，軟件工程的應用越來越廣泛，所以，對於軟件工程中的最重要部分軟件工程數據挖掘技術也要大力發展，現在有很多軟件工程數據挖掘技術正在興起。相信隨着研究的不斷深入，軟件工程數據挖掘工具將會越來越實用化、智能化，乃至實現真正的自動軟件挖掘。
參考文獻
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