软件技术在数据挖掘及应用思路等提高系统稳健性

作者：admin 时间：2022-04-12 浏览量：425

数据挖掘在目前的信息社会环境下利用十分的普遍，而所谓的数据挖掘实际上就是利用数据所表现出来的特点以及关联性将其他的因素做带入性分析，这样，无论是产业发展还是产品的生产，其最终的结果都会具有综合性。就软件工程行业的具体实践分析来看，软件开发需要大量的数据，而且数据信息之间的联系需要明确，这样，具体软件开发的时候设计和考虑会更加的全面，最终的软件适用性效果会更加突出。基于此，分析研究软件工程行业中数据挖掘的具体应用有突出的现实价值。
一、数据挖掘的一般流程分析
数据挖掘是一个动态的过程，就目前的分析来看，数据挖掘需要经历三个基本的步骤：（1）数据的预处理。数据预处理是数据挖掘最基础的部分，也是数据挖掘关键性的步骤，其主要包括四项基本的内容，分别是原始数据获取、数据清洗、数据抽取和数据交换。通过数据的预处理，数据之间的逻辑关系会更加清晰，数据的具体利用价值会有明显性提升。（2）数据挖掘。在数据预处理的基础上进行数据挖掘需要经过两个步骤，其一是对挖掘的任务进行明确，具体包括数据的分类、数据总结等等。其二是对数据挖掘的算法进行确定，这样，数据挖掘的效率性和质量性会更好。（3）模式评估和知识表示。在数据挖掘中不同的模式有不同的效果，因此对当前确定的数据挖掘模式做有效性评估，这样可以确定模式利用的最终价值。
二、软件工程行业中的数据挖掘应用
在软件工程行业，数据挖掘的应用十分的广泛，总结分析目前软件工程行业中数据挖掘的主要应用，这可以为数据挖掘的深入推广提供可靠的参考。
（一）软件版本信息挖掘
就当前软件工程行业中数据挖掘的具体应用分析来看，最为广泛的对象之一便是软件工程版型控制信息的挖掘。就现阶段的分析来看，对软件工程版本进行控制，其目的是对软件工程开发人员在软件工程开发过程中所编辑的信息进行统一化的管理，这样，软件开发过程中数据的更新进度可以更好的保持一致性。分析研究当前环境下的软件工程系统版本信息控制，利用数据挖掘技术可以将软件开发过程中的具体变更信息做更加全面的掌握，这样，在探讨同一软件平台不同程序模块的联系和差异方面，具体的信息分析结果会更加的准确，而利用具体的结果对软件开发中需要解决的系统漏洞问题做处理，软件的开发会更具完善性。简言之，在软件版本的更新设计中利用数据挖掘技术，版本更新设计的整体质量会更加突出。
（二）软件漏洞检测挖掘
在软件工程行业，数据挖掘的应用还广泛分布在软件漏洞检测方面。从软件的具体应用来看，漏洞的检测和修复是软件利用需要重点注意的内容，因为这关系着软件利用的综合实效和安全性。就当前软件漏洞具体检测中的数据挖掘分析来看，其主要包括5个方面的内容：（1）软件漏洞检测项目的明确，有了明确的检测项目，具体的数据挖掘范围也会得到确定，这样，数据挖掘的效果会更突出。（2）对软件功能漏洞检测数据信息做深入获取，并就获取的信息做清理和转换工作，这样可以提炼更多有用的知识和信息。（3）对软件工程合适的数据挖掘信息做科学合理的选择，这样可以使数据信息的验证效果更加突出。（4）对软件工程中存在的系统平台缺陷和漏洞做科学划分并予以描述和定位。（5）基于挖掘的信息数据进行系统测试工作。
（三）开源软件代码挖掘
软件工程行业中的数据挖掘应用还体现在开源软件代码挖掘中。从现阶段的分析来看，开源软件代码挖掘可归结为对象挖掘类型，其应用最为广泛的是代码的克隆检测，而克隆检测工程在软件代码以及系统应用数据的复制和拷贝中进行使用。通过系统中具体的代码源检测操作能够将软件工程中存在的代码漏洞问题做有效解决，这样软件工程在后期的运行维护方面效果会有极大的提升。
（四）软件执行记录挖掘
数据挖掘在软件工程行业中的突出利用还体现在软件执行记录的挖掘方面。在软件执行记录当中使用数据挖掘技术，可以借助对软件执行的记录做有效的大数据分析，这样，不同的软件或者是相同的软件在不同模块代码间的关联关系会得到全面性的分析，基于此分析，数据执行的路径等可以得到跟踪，逆向建模的最终效果会更加的突出。简言之，在软件执行记录中利用数据挖掘会对软件的系统代码维护等起到突出的作用，这样，软件工程的稳定性效果会更加突出。