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數據挖掘技術可以從龐雜的數據信息中提取、采集需要的信息，是企業運營中重要的應用技術。尤其隨著各類電子產品的日益增多，為了讓海量的信息為人們提供更加優質的服務，離不開對相關的數據展開深層次的挖掘與處理，為企業朝著繼定的目標發展提供了必要的信息參考。

1數據挖掘的技術

1.1基本含義

數據挖掘就是指充分應用科學、高效率的計算方法，在海量的數據信息中捕獲可用的信息的深入篩選過程。現如今，隨著人類進入了信息時代，數據挖掘的技術在諸多行業里獲得了人們的廣泛認可，應用范圍非常廣闊。

1.2操作方法

總體而言，數據挖掘的技術大體可以分為以下五種操作的方法。第一，神經網絡法。這種方法的魯棒性較好，具有高度容錯、并行處理的功能，對數據挖掘十分適用。具體是按照選擇的模型，確定適用范圍。現階段，神經網絡領域里普遍應用連續、離散、art與koholon等幾種模型，主要在聯想記憶、聚類的自組織映射、計算優化中進行應用。第二，決策樹的方法。這種方法指的是對海量的信息進行分類、整理，并尋找帶有一定運用價值的信息。具有迅速分類、獲取可用信息的特點。因此，比較適合處理大量的數據。缺陷主要包括抵制噪聲能力弱、表達復雜的概念不夠具體。第三，統計分析法。通過這種方法可以有效地分析函數關系、相關關系。現階段，可以具體劃分三種方法，即相關、回歸、差異等分析方法。第四，遺傳算法。指的是依托于遺傳激勵與生物的自然選擇規律的隨機性搜索的計算方法，這也是十分常見的數據挖掘法。可以與其他的模型建立一定的聯系，具有應用范圍廣、隱含并行性的優點。第五，挖掘對象。結合信息儲存的格式，可以挖掘面向對象的文本數據源、數據庫、空間數據庫、多媒體數據庫、異質數據庫、時態數據庫、Internet等。

2軟件工程中數據挖掘技術的應用

2.1挖掘結構、程序代碼

數據挖掘的技術在結構、程序代碼方面的應用具體如下：其一，檢測克隆代碼的方法。所謂的克隆代碼是指按照相關的軟件工程正常運行的標準，復制或粘貼某個代碼段。如果存在特別的需要，還能夠酌情更改一些代碼，并且對以上的代碼加以嚴格地檢測，目的在于以免相關故障的傳播，達到簡單維護系統的目標。有利于相關的軟件系統正常運行。現階段，克隆代碼的檢測可分為四種方法。即標識符比較、文本對比、程序結構、度量等。各種方法皆擁有各自的判斷標準與檢測程序，應用的時候，還需要結合具體的狀況合理選擇。其二，Aspect挖掘法。這種技術就是人們經常提及的橫切關注點的挖掘法，在軟件工程里，Asped挖掘法在改造系統中發揮關鍵性的作用。尤其在處理相關問題時，可以提供很多的方法，其中，形式概念、度量分析法最具有針對性。以上的方法能夠通過重建候選集的形式，更好地解決橫切點的挖掘問題。而且，這種數據挖掘的技術在其他許多方面也可以發揮良好的性能。

2.2軟件項目管理方面

關于軟件項目的管理，應用數據挖掘的技術可以表現以下兩點。其一，挖掘組織關系與控制版本的信息。因為軟件管理屬于一項系統化的工程，關于組織關系的挖掘就分為許多層面的內容，其中，以合理地協調、分配人力資源最為重要。例如：在某一活動舉辦期間，由于涉及諸多的參與人員，這樣，在統計有關信息時，極易因信息的交互而影響活動的正常秩序。而數據挖掘技術的有效應用，能夠有效地區分各方面的組織關系，極大地提升了項目管理的效率。其二，控制版本的控制信息。版本信息的控制可以為相關的工作者查詢版本帶來便利。有效地應用數據挖掘的技術，不但可以對系統實際的修復狀況展開自動化地檢測，同時發出相關的報警信號；而且還能夠輕松地規避大量的錯誤，有利于維護系統的運行秩序，進而提升軟件項目的管理質量。

2.3故障檢測方面

數據挖掘的技術在軟件工程中的另一個重要應用就是檢測故障方面。長期以來，軟件工程系統中，展開故障檢測的時候，通常選擇程序切片的方法，程序切片的檢測法盡管也可以在某種意義上達到系統正常運行的標準，然而，也會產生一些亟待處理的問題。例如：技術較為復雜、定位比較模糊等。現如今，隨著軟件工程系統日益升級與優化，一定要相應地優化故障檢測的技術。而應用數據挖掘的技術恰好可以符合新的檢測標準。這項技術具體應用于故障檢測方面可以從交互模式、程序說明進行分析。挖掘程序的說明可以對軟件工程系統相關的運行信息展開跟蹤式的檢測。以便迅速查找系統運行中存在的問題，并及時進行系統的檢測與維護。從現階段常見的挖掘法分析，一般應用規則與自動化的方法。這兩種方法，皆充分地按照相關的程序與API的規則進行信息的挖掘。

3結束語

總之，在軟件工程系統中有效地應用數據挖掘技術，既能夠極大地提升軟件研發的工作效率，又能夠增強軟件的穩定性能。伴隨信息技術的不斷發展，在未來，數據挖掘的技術在軟件工程領域中的應用還會更加廣泛。這項技術改變了以往人們獲取數據的形式。而且從某種意義上優化了軟件工程系統，有利于軟件工程獲得更好的發展。