軟件工程是目前計算機科技中舉足輕重的一項技術(shù)，國家對軟件工程師的需求也是越來越大了。本文是一篇軟件工程論文范文，主要論述了探索軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。有需要發(fā)表論文的作者可以聯(lián)系網(wǎng)站在線編輯提供服務(wù)。

 　　摘 要：隨著計算機軟件技術(shù)的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的軟件維護工作越來越難。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠從軟件工程數(shù)據(jù)中提取所需數(shù)據(jù)，從而有利于軟件開發(fā)順利完成。因此，軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究工作具有重要的應(yīng)用價值。本文首先對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相關(guān)概念進行介紹，然后，對其面臨的挑戰(zhàn)及其未來發(fā)展方向進行分析。希望能夠為有關(guān)的研究人員提供一些參考。

　　關(guān)鍵詞：軟件工程論文范文,軟件工程,數(shù)據(jù)挖掘,發(fā)展趨勢

　　1 引言(Introduction)

　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)既是在海量的數(shù)據(jù)當(dāng)中將需求信息挖掘出來的過程[1]。軟件工程數(shù)據(jù)挖掘則是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程領(lǐng)域的重要應(yīng)用[2]。軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地提高軟件的開發(fā)效率，增強軟件的穩(wěn)定性以及可用性，隨著軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷提升，其應(yīng)用范圍更加的廣泛[3]。因此，對其的研究工作不僅具有重要的學(xué)術(shù)價值，更具有重大的實際應(yīng)用價值。本文重點探索軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)以及將來的發(fā)展趨勢。

　　2 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘(Software engineering data

　　mining)

　　(1)軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的必要性

　　軟件工程數(shù)據(jù)主要是指在軟件開發(fā)階段積累的相關(guān)數(shù)據(jù)，其中包括軟件的可行性分析以及需求分析文本，軟件的注釋或者代碼等等。這些信息是軟件開發(fā)者獲取軟件相關(guān)數(shù)據(jù)的唯一來源。隨著軟件研發(fā)技術(shù)以及規(guī)模的不斷提升，其中包括的軟件工程數(shù)據(jù)也是成指數(shù)性增長。例如：Linux操作系統(tǒng)軟件，其僅代碼一項就超過了500萬行。這在無形中增加了軟件開發(fā)者獲取軟件相關(guān)數(shù)據(jù)的難度。因此，借助于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的軟件工程信息搜索技術(shù)是十分必要的。

　　(2)軟件工程數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)及其過程

　　一般來講，軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘工作主要包括：

　　a.軟件數(shù)據(jù)的預(yù)處理。這一過程主要是將未曾加工的數(shù)據(jù)變?yōu)楸阌谕诰虺鰜淼男问健Ｆ渲饕�涉及到不同來源以及格式�?shù)據(jù)的融合，進而轉(zhuǎn)化成為統(tǒng)一格式的數(shù)據(jù)。選取數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)有關(guān)的數(shù)據(jù)記錄，并對數(shù)據(jù)中的噪音以及重復(fù)值進行清理。目前，數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)處理技術(shù)主要采用的是LSA、PLSA、LDA等。

　　b.數(shù)據(jù)挖掘。這一過程主要是要將海量數(shù)據(jù)中能夠反映出軟件本質(zhì)或者規(guī)律的信息搜取出來。其中運用了大量的算法。輸入的是結(jié)構(gòu)規(guī)整的數(shù)據(jù)，而將關(guān)聯(lián)、分類等信息模式進行輸出，這些信息模式與挖掘任務(wù)有關(guān)。

　　c.結(jié)果評估。這一過程的目的就是要是用戶獲得有用的信息。主要包括提出信息質(zhì)量不高的部分結(jié)果數(shù)據(jù)，以及將計算機處理以及理解的信息模式轉(zhuǎn)換成為用戶能夠理解的信息模式，并傳遞給用戶。

　　2 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘存在的挑戰(zhàn)(Challenge of

　　software engineering data mining)

　　(1)軟件工程數(shù)據(jù)復(fù)雜度高

　　目前的軟件工程數(shù)據(jù)主要包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化兩類數(shù)據(jù)。其中，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要涉及到軟件的版本相關(guān)信息以及缺陷報告等。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括一些軟件代碼、文檔等。這兩類數(shù)據(jù)不能采取同一種算法，但是兩類數(shù)據(jù)之間卻又存在著諸多相關(guān)性。因此，在數(shù)據(jù)挖掘算法開發(fā)上，要充分的考慮到兩類數(shù)據(jù)的復(fù)雜聯(lián)系，無形中增加了不小的難度。

　　(2)分析方法并非傳統(tǒng)模式

　　軟件工程數(shù)據(jù)挖掘工作的最后階段是將獲取的挖掘信息呈現(xiàn)給所需用戶。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用過程中，例如：銀行或者電子商務(wù)，都是將其轉(zhuǎn)化為文字或者圖表的形式。但是，軟件開發(fā)者所需的信息并沒有如此簡單。其囊括了編程模板、缺陷定位等客戶信息。因此，這對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提出了更高要求。

　　(3)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果評價標(biāo)準(zhǔn)不一

　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在很多行業(yè)都已經(jīng)廣泛應(yīng)用，并且，在結(jié)果表示以及評價標(biāo)準(zhǔn)制定等方面較為成熟，但是，在軟件工程數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域卻不是這樣。軟件開發(fā)者需要獲取的信息不僅詳細而且極為復(fù)雜，同時，信息的表示方法也不盡相同，這樣一來，為信息對比增加了不小的難度，因此，很難對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進行定量準(zhǔn)確分析。

　　3 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘問題的解決方案(Solution of

　　software engineering data mining)

　　(1)數(shù)據(jù)復(fù)雜性解決方法

　　軟件工程數(shù)據(jù)的復(fù)雜性主要包括三方面：

　　a.數(shù)據(jù)的類型相對復(fù)雜。關(guān)于這一類型，目前一些學(xué)者提出可以從軟件程序的結(jié)構(gòu)圖以及文本數(shù)據(jù)等方面進行信息挖掘。

　　b.數(shù)據(jù)間聯(lián)系復(fù)雜。這一類型可以利用算法的改進，增強發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間聯(lián)系能力來提升數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確程度，例如：社會網(wǎng)絡(luò)分析法比較適用于尚未存在大量研究工作的領(lǐng)域。

　　c.數(shù)據(jù)中存在噪音或缺失。這一類型可以采用類似于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法以達到有效控制因數(shù)據(jù)缺失所帶來的不良影響程度。

　　總而言之，通過數(shù)據(jù)挖掘算法的不斷改進，能夠有效地解決數(shù)據(jù)復(fù)雜性問題。

　　(2)非傳統(tǒng)分析的解決方法

　　相對于文字、圖表等信息形式，軟件開發(fā)者往往更需要軟件使用范例。目前，很多研究成果會涉及到軟件使用例程以及編程規(guī)則等。同時，在軟件工程當(dāng)中，程序可視化作為一種信息表示方法正在逐漸成為趨勢，其與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合，將會極大的滿足更多的非傳統(tǒng)分析需求。

　　(3)挖掘結(jié)果評估問題解決方法

　　傳統(tǒng)的評估體系很難在軟件工程數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用。為了解決這一問題，一些研究者試圖利用缺陷檢測效果評估法進行挖掘數(shù)據(jù)評價，但是，這種方法有點以偏概全的嫌疑。還有一些學(xué)者采用用戶體驗評價方法，但是在用戶較少的情況下，結(jié)果評價的客觀性不足。軟件工程領(lǐng)域無論是理論研究還是實際應(yīng)用，其服務(wù)對象始終都是人，由此可見，軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果評價方法會越來越貼近人類心理學(xué)以及管理學(xué)中的分析方法。 　　4 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展趨勢(Development

　　trend of software engineering data mining)

　　(1)基于現(xiàn)有問題，開法高性能挖掘算法

　　a.軟件工程數(shù)據(jù)的檢索由精確的關(guān)鍵詞檢索向模糊檢索、甚至不受格式限制的自然語言檢索發(fā)展，檢索返回的內(nèi)容從簡單的語句向完整的文檔發(fā)展。

　　b.缺陷檢測工具從僅能夠檢測缺陷的原因向更加復(fù)雜、范圍更加廣泛的缺陷發(fā)展。

　　c.用人類自然語言表達行為方法及軟件行為的模型將更加豐富，對應(yīng)的表達能力也會大幅度提升。

　　(2)提出更為復(fù)雜的問題及其解決方法

　　a.將研究基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的軟件結(jié)構(gòu)分析方法。

　　b.將研究軟件行為的評價方法和惡意軟件檢測方法。

　　c.通過數(shù)據(jù)挖掘方法定量分析、評估與預(yù)測軟件的穩(wěn)定性，從而指導(dǎo)軟件的開發(fā)和維護。

　　d.進一步發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，綜合利用多方面的數(shù)據(jù)源進行挖掘。

　　(3)高效預(yù)處理，改進挖掘算法

　　研究更高效的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，最主要研究特征提取和數(shù)據(jù)降維方法;推進異構(gòu)數(shù)據(jù)的管理和整合技術(shù)，如數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)空間等，以及分布式數(shù)據(jù)的并行處理技術(shù)。

　　(4)引入新的軟件工程理念，指導(dǎo)數(shù)據(jù)挖掘工作

　　隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，軟件開發(fā)工作逐漸呈現(xiàn)出了高效化、智能化，網(wǎng)絡(luò)化特征。這些更是成為軟件開發(fā)人以及數(shù)據(jù)的基本特征。正因為如此，軟件模塊的開發(fā)工作更加趨向于功能性以及可重用性。這樣發(fā)展趨勢勢必會導(dǎo)致軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究方向的改變。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)采集、整合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，獲得信息的方法;以及利用數(shù)據(jù)挖掘工具設(shè)計軟件重用的規(guī)范和模式，以輔助可重用模塊的開發(fā)。

　　5 結(jié)論(Conclusion)

　　隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展，人們的生活也逐漸的進入到了網(wǎng)絡(luò)化時代。各種應(yīng)用軟件的開發(fā)速度之快令人震驚，而這也對軟件工程數(shù)據(jù)挖掘工作提出了更多、更高的要求。本文首先對軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相關(guān)概念進行分析，然后，對其遇到的挑戰(zhàn)和應(yīng)對措施進行探索，最后，研究其未來的發(fā)展趨勢。希望能夠為有關(guān)的研究工作者提供一些參考性的建議。

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　　作者簡介：

　　孫黎明(1980-)，男，碩士，講師.研究領(lǐng)域：軟件工程，圖像

　　處理.

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