赵蕾

【摘要】当今社会，软件工程的应用领域不断扩大，数据挖掘技术的重要性日益突出。在大数据时代，利用算法和新技术将信息提取、分析、整理成海量数据非常重要，可以为软件开发人员提供更多有价值的信息和知识。数据挖掘技术可以有效地处理大量的软件工程数据，借助挖掘算法实现科学的选择。为了更有效地促进软件开发，软件开发人员应该重视数据收集，从中提取有价值的部分，借助数据挖掘技术提高软件工程的最终应用效果。

【关键词】软件工程;数据挖掘技术;研究进展

引言

随着软件工程在工作中的广泛应用，数据挖掘技术发挥着越来越重要的作用。它可以利用新的技术算法和现有技术实现海量数据中的信息提取和分析。同时，它可以促进软件开发人员探索有用的信息和知识。数据挖掘技术可以有效地提取和处理软件工程数据，然后利用挖掘算法解决选择问题。为了更清楚、更有效地了解软件开发的工作过程，作为一名员工，您需要注意数据收集，并有效地从数据库中提取重要数据。数据挖掘的实现必须使用数据收集和数据提取。只有扩大应用范围，才能使软件工程的应用效果更加理想。

1数据挖掘概念

数据挖掘的概念与软件工程和计算机应用技术密切相关。它采用一种新的计算方法在庞大的数据库中找到所需的数据信息，称为数据挖掘。这是一种分析数据的新方法。有很多关于现代软件工程项目的研究。软件代码的快速增长导致数据量急剧增加。作为一种传统的数据计算方法，它已经不能满足当代数据分析的要求。人们迫切希望尽快开发一种新的数据分析模型，以获取有效的信息数据。

2数据挖掘中的问题

2.1软件工程数据极其复杂

软件工程数据包含两个方面，一个是结构化数据，另一个是非结构化数据。结构化数据包括缺陷报告和版本信息。非结构化数据包括注释文档、数据代码等。算法不适合同时计算两种类型的数据。虽然这两类数据不同，但它们也有关联。例如，坏代码段是结构化和非结构化数据;这种现象在软件工程中值得注意。

2.2分析方法的局限性

在数据挖掘过程中，要注意信息的转化：信息的转化清晰准确，从而更好地实现数据共享。在过去的工作中，数据挖掘的模式相对单一，大多以文本或图像表示。但在现实中，单一的挖掘方法无法满足软件开发人员的工作需求。为了更有效地进行软件开发，开发者需要科学地整合相关信息，参考编程模型、开发案例、系统缺陷等数据，通过数据挖掘开发产品功能，不断更新知识和信息，为软件开发提供更大的支持。

2.3不连贯的评估结果

受旧的工作理念和工作模式的影响，传统的采矿技术存在许多问题。传统采矿技术的发展过程相对较长，在此过程中形成了相对成熟的评价标准。因为软件开发人员要求信息高度完整，而信息本身的复杂性也会导致表示上的一些差异。

这种情况使得二者无法进行系统的比较，评价结果不统一，适用性不强。软件工程本身有大量的数据，项目数据非常复杂。您需要结合实际情况分析数据，解决代码和注释问题，这增加了技术分析的难度。在当前形势下，软件工程要求分析结果必须高度准确，因此必须做好数据挖掘工作，提高评价结果的统一性。

3软件工程数据挖掘应用分析

3.1重视软件数据挖掘技术

在软件开发阶段，数据挖掘技术包括编程和程序结果。首先，在编程过程中，必须通过程序的结构和程序功能的技术来恢复对有效信息的发现。第三，结合用户的实际需求进行智能培训，提高信息的有效性。最后，我们还需要注意静态规则的重要性，结合调用关系、重载关系和多重继承关系有效记录相关信息，使用递归测试划分实际工作，有效掌握关联度的可信度，然后对相关信息进行有效排序，为开发者提供数据信息。

3.2软件维护中的数据挖掘

对于软件维护，数据挖掘技术在软件修复和软件改进、软件缺陷和软件结构方面发挥着关键作用。在软件修复过程中，结合缺陷分配，不仅可以有效地评估缺陷方案，确定修复水平，还可以选择最有效的缺陷修复方法。然而，在分配缺陷的过程中，需要将缺陷转换为文本类型并采取有效措施进行修复，但实际的准确性并不高。因此，需要使用改进的检测来改进缺陷报告技术，进一步实现自然语言和附加执行信息之间的相似性，有效地描述软件缺陷，提高软件修复的有效性。

3.3关注高性能数据挖掘技术的发展

在现代软件工程中，我们在实际工作过程中更加注重规则分析和项目恢复。在应用数据挖掘技术的过程中，必须对现有数据进行最准确的预测，以实现其价值。总之，利用高性能数据挖掘技术可以快速发现病毒，分析和全面评估病毒数据，从而提高数据分析的可行性，提高软件开发的安全性能，实现软件工程的动态开发。

结束语：

综上所述，随着数据挖掘技术在软件工程项目中的不断应用和发展，相信在不久的将来会取得更好的优化效果，使软件工程项目开发更加智能化、自动化。未来的技术开发和研究将更加完善，从而创造更多的价值。

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