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        芻議軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)踐運(yùn)用

        2016-12-31 00:00:00譚薇
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2016年30期

        摘 要:計(jì)算機(jī)軟件規(guī)模不斷擴(kuò)大,想要完全通過手工方式實(shí)現(xiàn)軟件開發(fā)、維護(hù)與獲取信息,具有非常大的難度。為全面滿足實(shí)際發(fā)展需求,需要對(duì)軟件開發(fā)方式進(jìn)行更新,例如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用,可以有效提高軟件開發(fā)的速度,并且能夠有效的在軟件工程眾多數(shù)據(jù)中自動(dòng)尋找所需數(shù)據(jù)。文章對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析,并對(duì)其在軟件工程中的應(yīng)用方式進(jìn)行了簡(jiǎn)單探討。

        關(guān)鍵詞:軟件工程;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);軟件開發(fā)

        面對(duì)軟件需求不斷增加的背景,基于軟件系統(tǒng)規(guī)模和復(fù)雜性不斷增長(zhǎng)的現(xiàn)狀,想要進(jìn)一步提高軟件開發(fā)效率,就需要對(duì)傳統(tǒng)定性法和統(tǒng)計(jì)技術(shù)進(jìn)行更新,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),來有效解決軟件工程所需數(shù)據(jù)的問題。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到軟件工程中,通過尋找數(shù)據(jù)、文檔以及相關(guān)數(shù)據(jù)集中規(guī)律,為軟件工程的開發(fā)提供指導(dǎo)。

        1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

        1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)即通過科學(xué)、有效的算法,在大量數(shù)據(jù)信息中第一時(shí)間獲取有用信息的篩選過程。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)操作方法,具有良好的魯棒性,可以實(shí)現(xiàn)并行處理和高度容錯(cuò),在數(shù)據(jù)挖掘方面具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),且不同操作模型對(duì)應(yīng)的適用范圍不同[1]。常見的操作模型如離散模型、koholon模型、連續(xù)模型等,分別對(duì)應(yīng)聯(lián)想記憶、聚類自組織映射、優(yōu)化計(jì)算。

        1.2 統(tǒng)計(jì)分析

        數(shù)據(jù)庫(kù)字段項(xiàng)間存在函數(shù)關(guān)系與相關(guān)關(guān)系,通過統(tǒng)計(jì)分析操作方法,可以對(duì)各類信息進(jìn)行有效分析,如常見的相關(guān)分析、回歸分析與差異分析。

        1.3 決策樹

        應(yīng)用決策樹操作方法,可以對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分類,然后從中選擇對(duì)軟件工程有價(jià)值的信息。在實(shí)際應(yīng)用中數(shù)據(jù)分類效率高,能夠在短時(shí)間內(nèi)獲得所需信息,可用于大規(guī)模數(shù)據(jù)信息的處理。

        1.4 遺傳算法

        以生物自然選擇和遺傳激勵(lì)隨機(jī)搜索算法為基礎(chǔ),具有隱含的并行性,可以與其他模型建立聯(lián)系,可用于大部分開發(fā)工程。

        2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的應(yīng)用分析

        軟件工程度量過程中,其中已經(jīng)從大量數(shù)據(jù)中提取部分信息,但是仍然存在大量的數(shù)據(jù)隱藏在軟件工程數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi),而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用,能夠有效支持和提高對(duì)軟件度量。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用,即從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取全新、重要且有用的信息,在軟件開發(fā)時(shí)可以從大量數(shù)據(jù)中尋找所有相關(guān)信息。隨著軟件開發(fā)需求不斷的提高,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)逐漸被體現(xiàn)出來[2]。并且軟件與硬件基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)具備處理發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析所需的密集計(jì)算能力,且各種技術(shù)在持續(xù)更新,具有良好的實(shí)際應(yīng)用效果,例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別、決策樹等。另外,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與貯藏集成可以為軟件開發(fā)組織提供大量的數(shù)據(jù),同時(shí)也進(jìn)一步促使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件開發(fā)中的應(yīng)用。

        3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的應(yīng)用技術(shù)

        3.1 結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)代碼挖掘

        3.1.1 克隆代碼檢測(cè)

        以復(fù)用目的為基礎(chǔ),進(jìn)行拷貝、粘貼的數(shù)碼段,部分情況下還會(huì)對(duì)代碼進(jìn)行修改,一般情況為軟件系統(tǒng)代碼總數(shù)量7%~23%。對(duì)克隆代碼進(jìn)行檢測(cè),主要就是避免出現(xiàn)故障拷貝傳播情況,同時(shí)又可以促進(jìn)軟件的維護(hù),為軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用最為廣泛的部分,常見基于文本對(duì)比、標(biāo)識(shí)符對(duì)比、程序結(jié)構(gòu)等方法。其中,文本對(duì)比即針對(duì)程序代碼內(nèi)部分語(yǔ)句,對(duì)其進(jìn)行判斷,以及后期改進(jìn),利用專業(yè)技術(shù)與工具,來提高字符串匹配率。例如通過Hash函數(shù)技術(shù),以及相對(duì)應(yīng)Duploe工具進(jìn)行輔助,來提高字符串匹配率?;A(chǔ)識(shí)別符對(duì)比,常見的即在構(gòu)造分詞形成標(biāo)識(shí)符序列前綴樹完成后進(jìn)行對(duì)比,此項(xiàng)技術(shù)所對(duì)應(yīng)的工具為Dup或CCFinder等[3]。

        3.1.2 代碼檢索

        復(fù)用原則在軟件開發(fā)中具有十分重要的地位,軟件復(fù)用一直專業(yè)研究要點(diǎn),即在本地以及面向WEB代碼庫(kù)中檢索出與現(xiàn)階段項(xiàng)目符合的代碼之類的議題。目前應(yīng)用比較廣泛的,如分類存儲(chǔ)并檢索、基于構(gòu)件形式化描述、基于輸入-輸出映射檢索、基于代碼相似性等,主要應(yīng)用到分類、聚類、語(yǔ)義分析等專業(yè)技術(shù)[4]。其中,就軟件開發(fā)現(xiàn)狀來看,Web應(yīng)用范圍越來越大,不僅僅只存在于文檔內(nèi),逐漸有Mica以及Google Cod等代碼搜索引擎可用于軟件工程。

        3.1.3 Aspect挖掘

        軟件開發(fā)核心目的是爭(zhēng)取可以更好的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)注點(diǎn)關(guān)于散列和纏結(jié)問題的處理,并提出新程序開發(fā)范型,Aspect挖掘與重構(gòu)可以有效實(shí)現(xiàn)對(duì)遺留系統(tǒng)改造成面向方面軟件間問題的解決。原有應(yīng)用的克隆代碼檢測(cè)技術(shù),會(huì)在不固定時(shí)間內(nèi)在程序中呈現(xiàn)相同或者相近代碼段,在軟件工程數(shù)據(jù)挖掘中仍然具有較大的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。其中,橫切關(guān)注點(diǎn)挖掘即Aspect挖掘,對(duì)于針對(duì)性比較強(qiáng)的方法,如基于度量分析和形式概念分析等,具有良好的應(yīng)用效果。應(yīng)用此種算法得到的橫切代碼候選集一般都比較大,對(duì)于候選集指導(dǎo)來開展面向方面重構(gòu),為現(xiàn)階段需要重點(diǎn)研究解決的問題。

        3.2 程序執(zhí)行記錄挖掘

        3.2.1 編程挖掘

        編程為軟件開發(fā)重要環(huán)節(jié),在編寫代碼時(shí),開發(fā)人員必須要全面理解變成代碼的結(jié)構(gòu)與功能,并以自己的理解作為依據(jù),從數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)選擇出具有關(guān)鍵作用的信息。一般變成所需信息可以分為三個(gè)部分:第一,軟件開發(fā)人員需要在已有代碼庫(kù)中,找出所需代碼結(jié)構(gòu)、功能形似且可以重復(fù)利用的模式,如對(duì)象、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、方法等。第二,軟件開發(fā)人員可以在現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi),尋找重用模式的靜態(tài)規(guī)則,例如繼承關(guān)系、類的方法等。第三,軟件開發(fā)人員應(yīng)深入了解并分析重用模式的規(guī)則,例如API調(diào)用順序。

        3.2.2 軟件故障檢測(cè)

        根據(jù)程序執(zhí)行紀(jì)律挖掘至程序規(guī)約和交互模式,可以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定位,并有效進(jìn)行軟件故障檢測(cè)。挖掘技術(shù)為信息跟蹤實(shí)施你想建模,進(jìn)而來加強(qiáng)對(duì)程序的理解,并完成相應(yīng)的維護(hù)工作。目前軟件工程所應(yīng)用的挖掘技術(shù),主要包括基于規(guī)則和自動(dòng)化挖掘兩種形式。其中,基于規(guī)則挖掘主要是利用程序行為找尋相應(yīng)規(guī)則,配合時(shí)態(tài)邏輯實(shí)現(xiàn)有效表達(dá);自動(dòng)化挖掘則是開發(fā)應(yīng)用已經(jīng)比較成熟的API規(guī)則挖掘方法。傳統(tǒng)定位軟件故障主要用程序切片,操作過程比較復(fù)雜,經(jīng)常會(huì)發(fā)生定位不準(zhǔn)的故障。在技術(shù)持續(xù)更新下,現(xiàn)在多選擇用程序譜來對(duì)程序運(yùn)行軌跡進(jìn)行描述,且對(duì)比正常軟件與故障運(yùn)行軟件,來查找存在的故障問題。對(duì)此此類新型挖掘技術(shù)的應(yīng)用,可以進(jìn)一步提高軟件故障檢測(cè)率,及時(shí)發(fā)現(xiàn)軟件運(yùn)行存在的故障,確定故障源后及時(shí)解決。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的應(yīng)用,對(duì)提高軟件開發(fā)效率和質(zhì)量具有重要意義?;跀?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn),對(duì)其在軟件工程中的應(yīng)用方向進(jìn)行分析,例如代碼分析、軟件故障檢測(cè)、軟件項(xiàng)目管理等多個(gè)方面,能夠進(jìn)一步提升軟件工程的管理與控制能力。雖然數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)現(xiàn)在應(yīng)用已經(jīng)比較普遍,但是研究應(yīng)用并不成熟,還需要針對(duì)此方面進(jìn)行更為深入的研究。

        參考文獻(xiàn)

        [1]鄭健.芻議軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程,2016,1:212.

        [2]張帆,沈?qū)O園.淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的應(yīng)用[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2009,8:1879-1881.

        [3]姚文濤.試論軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用[J].河南科技,

        2015,23:67.

        [4]賀瑋.軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究進(jìn)展[J].科技風(fēng),2014,17:141+145.

        作者簡(jiǎn)介:譚薇(1984-),女,重慶,學(xué)歷:本科,研究方向:軟件工程。

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