软件数据挖掘技术（软件数据挖掘技术是什么）

2.1 软件数据挖掘技术的发展背景

　　软件数据主要是在软件研发过程中, 研究人员对软件的开发进行模拟, 分析, 对软件开发, 升级进行操作性分析, 其重要编码、代码等相关数据。这些重要的信息数据是研究人员获取软件开发信息的唯一来源。随着软件技术的发展和软件的升级更新, 软件中其重要的研发编码和工程信息将出现指数性增长。例如:Kumia软件研发数据中, 其编码超过600万行。随着软件的升级更新, 这对研究者对软件价值数据开发的有很高要求。因此利用软件数据挖掘技术获取软件工程数据对研发人员开发和软件升级是十分重要的。

　　2.2 软件数据挖掘技术的过程

　　通常情况下, 软件研发中工程数据的获取主要寻找未升级更新的原始数据, 这些工程数据便于研究人员发现。这些数据信息来自不同形式的云数据中, 来源途径不同, 数据格式有差异, 但较为容易转为同一格式。通过对软件挖掘数据过程中数据噪音、无序数据的筛选, 可以对工程数据进行挖掘。近些年, 主要的数据搜索处理技术包括LDA、LSA。

　　工程数据挖掘这一技术是从软件数据信息中的海量数据中寻找出能够代表软件重要信息和基本规律的原始数据。导入的数据是规律有序的代码或文本, 将相关、分支信息的形式表现出来, 这些信息的表现形式与挖掘技术有重要联系。

　　评估论证信息。通过对搜索结果的评估确认出对开发者和使用者有价值的数据。其中包括将软件和工程信息等转化为使用者能够理解和方便使用的形式, 并将评估结果提供给研发人员。