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摘要：在软件工程中实施数据挖掘技术是非常重要的，能够解决在以往软件工程中运行卡顿和错误的问题，网络信息传输能够具备通畅性的特征，在实际工作中需要加强对数据挖掘技术的合理性研究，通过数据的传输以及整合来提高数据最终的处理能力，保证数据准确性以及来源的安全性，推动我国软件工程的稳定发展，因此需要正确地选择数据挖掘技术，为后续的开发提供重要的基础。
关键词：软件工程；数据挖掘技术；应用研究
随着科技水平的不断提高，网络通信技术在不断进步，对于海量信息来说，需要建立与之匹配的软件进行过滤以及整合，为了更好地满足用户本身的需要，需要充分地利用数据挖掘技术来保证信息的有效整合，提高软件本身的数据处理能力。在实际工作中需要充分地挖掘数据和数据收集储存技术，在数据库中过滤无用的信息，提高软件工程发展水平。
1数据挖掘技术的概述
在软件工程中融入数据挖掘技术之前，需要了解数据，挖掘技术本身的特点，从而为后续工作提供重要的基础。在近几年来随着科技水平的不断发展，我国已经进入到大数据时代，面对爆炸信息需要进行信息的科学处理，并且提取有价值的数据，满足软件开发的需要。在实际工作中需要开发出能够高速处理数据的技术，这是数据挖掘技术产生的主要前提。数据发展技术需要根据软件操作目的，通过分类以及排序等步骤提取有用的信息，为相关工作人员提供重要的数据。在运用过程中可以按照一定的算法进行数据的合理性划分，找到数据的规律建立之匹配的模型，完成后续的预测工作。同时还可以根据某些特定数据开展针对性的分析，利用相似性挖掘不同数据之间的联系，获得有意义和有价值的数据。数据挖掘技术不仅仅是动态数据的分析，本质上是动态化的范畴，数据挖掘离不开提前的预处理，在实际工作中需要通过宏观性的角度发挥其关键性的作用，例如通过获取和辨别来梳理数据信息的整体脉络，根据其中的逻辑关系为数据挖掘创造更高层次的使用价值。其次在数据挖掘基础实施过程中，需要先进行预处理，根据最终的结果进行数据价值的进一步挖掘，例如掌握挖掘的算法和目标之后再完成数据的分类和总结，使得数据挖掘效果能够得到全面的提高。在完成这些操作之后需要进行深入的分析，做好数据的评估，彰显出数据最终的价值，为后续数据管理提供必要性的支撑。通过这些技术的合理性利用，不仅可以提高软件数据处理能力，还使得软件运行效果能够得以充分改善，给用户带来不一样的体验。在新时期下，在科技水平逐渐发达的现代，数据挖掘技术得到了全面的优化和升级，作用是非常突出的，在软件工程中的地位越来越重要，有助于推动软件行业的稳定发展。
2数据挖掘技术在软件工程中的具体应用
2.1开源软件数据挖掘技术
在这一技术实施时，要根据源代码的开放性特征来提高实际的开发效果，但是由于其中的数据具有多样性的特征，很容易会对用户使用带来诸多的管理和安全问题，因此在实际实施时需要通过数据挖掘技术解决以往软件运行时的一些问题，提升软件的质量。通过这一技术实施能够使软件具备基本的数据处理功能，另外还可以在数据支持下有效地挖掘和整合大规模的数据，根据复杂性软件的特点来提高最终的数据处理功能，实现用户群体的科学管理。
2.2项目软件数据挖掘技术
在项目软件数据挖掘技术中，包含的是挖掘组织关系和版本控制信息，软件项目管理过程是非常复杂的，因此需要管理处理好其中的影响关系，控制好资源的浪费情况，对于大型软件工程来说，其中在研发时会产生不同的信息数据，例如电子文档或者电子邮件等等，如果并没有进行妥善处理和控制的话，那么会对后续的软件使用在流程上产生非常严重的影响。因此在实际工作中，需要利用软件项目数据挖掘技术有效地区分和过滤一些没有价值的信息，完成有价值信息的整合，保证后续软件项目能够更加通畅地进行。
2.3代码数据挖掘技术
代码数据挖掘技术体现的是代码搜索和克隆代码检测等两个组成部分，代码搜索要以用户所接受的关键词为主要的输入内容，输入关键词匹配，并且向用户返回一段代码，段代码搜索引擎能够将注释和代码看作成文本内容之后，再根据程序的特点对代码库执行相对应的搜索命令，以文档信息为主要的返回结果，优化整个工作流程。大多数编程语言要涵盖于函数和变量中，强调的是重视和标识对于可读性的重要推动作用，但是值得注意的是，在实际应用时经常会存在着编程不统一的问题，对于返回正确结果来说造成了一定的影响，所以在实际工作中，需要充分利用数据挖掘技术本身的优势，使得代码搜索过程能够具备精准性的特点，为后续用户使用提供更多的便捷。另外还需要加强对提取关键词的挖掘理解程序的应用过程，采取关键词的方法进行程序的准确性表达，提高软件开发的水平。在克隆代码检测中和以往代码搜索原理是非常相似的，主要是根据代码本身来描述整个软件的行为，在使用时需要输入已知行为代码，克隆代码检测会向用户返回与代码相似的一段内容，根据已知行为代码能够描述相近的代码文本。通过克隆代码的检测技术，能够充分发挥数据挖掘技术本身的优势，优化整个开发过程，提高软件开发的效果和水平。
2.4软件故障数据挖掘技术
在软件故障数据挖掘技术实际实施的过程中，要完成数据挖掘任务，还需要做好数据的执行记录说明和记录，通过检测和判定软件发生的故障来提高后续的工作针对性。数据挖掘过程中需要先确定挖掘的目标，获取跟踪或者是了解的信息，使得实际问题处理能力能够得到全面的提高。另外还需要提高相对应程序应用的熟悉度，在诸多挖掘工具中，需要通过自动化和规范性的原则来提高数据挖掘的应用效果，并且在各种因素的推动作用下避免对软件造成一定的影响。在实际实施时，要通过对程序运行轨迹的抽象定位，利用对比排查的方式，找到最终故障，从而使得故障排查效率和准确性能够得到全面的提高。
2.5主要应用方法
首先可以采取关联的方法，要在日常开发时发现大量数据之间的相关联系和有趣联系，以此来完善数据搜集的模式，从而为后续软件工程的开发提供重要的基础。第二个方法属于聚类的方法，在运用时要将对象数据分成不同的种类，在保证同一类的数据中要进行相似度的处理，不同种类的对象要有明显的差别，在实际数据处理时要具体问题具体分析，从而提高数据整合的效果。第三个方法属于分类的方法，主要是通过对离散值和分类编号进行操作，要先建立相对应的模型，之后，再进行概念几何数据集的分类描述，共同地完成模型的构建，提高软件的开发效果。最后属于遗传算法的运用，根据生物自然选择和遗传概率的随机搜索方法来进行日常的操作，这是数据挖掘技术中常见的方法。这一优势能够在事物模型之间建立相对应的联系，实现事物之间的共同发展，并且根据遗传基因等相关的内容来完善整体的技术应用模式，从而提高数据挖掘的应用水平。
3软件工程中数据挖掘技术的发展研究
3.1优化整体工作流程
在当前软件工程中运用数据挖掘技术有助于提高软件的质量以及开发效率，能够根据用户的使用需要，精准地完成软件的开发过程，另外通过数据挖掘技术还可以满足各个领域方面的使用需要。随着科技水平的不断进步，数据挖掘技术在不断地更新，但是在具体实施时也会存在不同程度的质量问题，因此需要加强技术的研究力度，明确数据挖掘技术今后的发展方向，从而使得软件开发效果能够得到全面的提高。随着软件工程规模的不断扩大，软件需求也在不断地增加，开发周期在无限地延长，为了使数据挖掘技术应用效果能够得到全面提高，相关开发者要围绕着数据降维特征来选择正确的数据处理方式。同时还可以根据数据流和在线挖掘算法，研究出更高效率的挖掘模式，充分发挥人工智能等新型的数据挖掘技术，开发出更加全面的软件工程数据挖掘技术。
3.2搭建高性能的挖掘算法
其次，还需要根据当前数据挖掘工作中的缺陷，搭建高性能的挖掘算法，例如通过软件规则检索，由关键词向自然语言不断地发展，在检索内容方面需要通过动态或者静态方面的特征，为后续检测工作提供重要的基础。为了使计算机软件开发能够具备较为完善的可行性，在实际工作中需要做好合理性的规划，构建完善的数据模块，从而为后续计算机软件开发提供必要性的支撑。在实际工作中需要降低开发的难度，增加添加程序和删减程序等等，可以通过程序的不同划分来掌握数据的原理和主要的工作流程，从而使得功能模块能够朝着完善的方向不断发展。在实际工作中需要根据模块机设备的要求以及标准，实现资源优化性配置，并且还要进行科学的调整，保证系统运行能够基本完整的特点。在后续工作中要构建软件系统，在编写时不仅可以更加的方便和便捷，还有助于构建初始化的编程模式，在实际开发工作中需要将不同的函数结合在一起，搭建科学较强的模块设计方案。特别是对于计算机软件编码工作中，要按照科学的原则来调整函数的参数。但是值得注意的是，在实际编码时也会遇到一定的困难，比如会影响变量函数的模块变量等等，所以在实际工作中需要掌握模块之间的关系从而达到优化性的设计。在对象模块使用时，需要通过函数对象的属性分析来防止存在内部状态暴露的问题，以外部的编码为主进行适当的改写，从而提高实际的设计效果。在具体使用时需要贯彻落实简单化的工作原则，防止对后续开发工作造成一定的影响。
4结束语
数据挖掘技术在软件工程中的应用是非常广泛的，但是其中一些技术问题还是有待解决的，因此需要优化数据挖掘技术的发展模式，在挖掘算法方面进行不断的研究，从而提高数据挖掘技术发展水平。另外还需要将挖掘后的数据储存在数据库中，以提高数据安全性为主来保证软件开发过程的有序进行。
作者：米仁沙·艾尼 单位：喀什大学计算机科学与技术学院
