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基于redis数据库论文

发布时间:2024-07-05 02:10:03

基于redis数据库论文

基于Python的SIFT和KCF的运动目标匹配与跟踪 毕业论文+项目源码基于Python决策树算法的学生学习行为数据分析 设计报告+代码及数据基于Sring+bootstrap+MySQL的住房公积金管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件基于C++的即时通信软件设计 毕业论文+项目源码

可以的,redis适合做这个

redis和mysql的区别非常大。具体如下:mysql中一个中小型的网络数据库,比oracle和sqlserver小, 但是并发能力远超过acess这样的桌面数据库。redis是一个支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库。可以认为redis比mysql简化很多。mysql支持集群。现在大量的软件使用redis作为mysql在本地的数据库缓存,然后再适当的时候和mysql同步.

Redis可以说是除MySQL之外用的最多的一个数据库了!众所周知,它是一个种非关系型数据库(NoSQL),当然它的出现也绝不是为了取代MySQL。非关系型数据库有很多种类型:面向列的NoSQL、基于图的NoSQL、文档型NoSQL ...... Redis是一种Key-Value型的NoSQL。

使用Redis并不难,他和MySQL的关系也不大,甚至我觉得Redis的学习难度要小于MySQL。但是Redis在目前的技术架构中非常常见,它的作用也绝对不仅仅是缓存中间件,所以很显然这是Java从业者的必备技能。Redis在大厂面试中出现的频率非常的高,学好它能帮助你在面试中脱颖而出!

其实在写这份学习资料的时候,我才刚刚毕业,也谈不上多么精通Redis!但是我觉得学习任何一门数据库都是一个循序渐进的过程。先熟练掌握它的使用、然后了解它的底层原理、接着在实践中应用它、最后就是读源码完全吃透它!因为读者水平有限接下来我将推出 「《Java之禅 | Redis篇》」 ,希望能够给苦海中的同学一些指引,其实我觉得学完这两篇再背一下面经就可以和面试官侃侃而谈了!

最重要的事情说三遍: 「一定要多练、多练、多练!照着文档多敲多写,熟能生巧,切忌光看不动手!」

学习Redis一定逃不过黄健宏老师的这本 「《Redis设计与实现》」 ,这本书并不是教你怎么使用Redis的,而是带你深入了解Redis内部原理的!总结起来就是:通俗易懂、恍然大悟!

当然黄老师还有一本 「《Redis使用手册》」 ,这个的热度远远不如前一本,这本书更像是一本工具书,系统化介绍Redis命令和使用。

视频的话其实我觉得做的比较好的是 「尚硅谷的《Redis6入门到精通》和黑马程序员的《Redis入门到实战》」 。

「《Java之禅 | Redis篇》」 是我接下来要整理并开源的一份资料,我希望它能够以更加通俗易懂地方式教你使用和理解Redis。

写这个的初衷当然是希望后人能够更加顺畅的学习和使用它,我的学习之路其实挺艰难的,感觉很多教学视频讲的都不是太好,然后CSDN博客又有点乱,希望自己能够把我的理解与心得帮助其他人吧!

这份资料全篇分为 「《Redis技法》和《Redis基石》」 两部分。《Redis技法》主要是教你怎么使用,从简单的客户端到Java操作到高级应用,不涉及Redis的原理。《Redis基石》主要是学习Redis的设计思想和内部思路,希望能够窥探到一些Redis的底层实现,帮助大家更好地了解Redis。

作者:一壶漂泊难入喉

原文出处:

基于数据库的毕业论文题目

你的论文准备往什么方向写,选题老师审核通过了没,有没有列个大纲让老师看一下写作方向? 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好?写论文之前,一定要写个大纲,这样老师,好确定了框架,避免以后论文修改过程中出现大改的情况!!学校的格式要求、写作规范要注意,否则很可能发回来重新改,你要还有什么不明白或不懂可以问我,希望你能够顺利毕业,迈向新的人生。 (一)选题毕业论文(设计)题目应符合本专业的培养目标和教学要求,具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长,选择适当的论文题目,但所写论文要与本专业所学课程有关。(二)查阅资料、列出论文提纲题目选定后,要在指导教师指导下开展调研和进行实验,搜集、查阅有关资料,进行加工、提炼,然后列出详细的写作提纲。(三)完成初稿根据所列提纲,按指导教师的意见认真完成初稿。(四)定稿初稿须经指导教师审阅,并按其意见和要求进行修改,然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛,越具体越好,而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题,确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文,看看人家是怎么规划论文整体框架的;其次就是需要自己动手收集资料了,进而整理和分析资料得出自己的论文框架;最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我,希望可以帮到你,祝写作过程顺利毕业论文选题的方法: 一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行: 第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。 第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。 第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。

核心查询这样写应该就可以了吧:Select Cast(姓名 As varchar(20)) + '同学一共选了' + Cast(Count(*) As varchar(12)) + '门课程,其中有' + Cast(Sum(Case When 成绩<60 Then 1 Else 0 End) As varchar(12)) + '门不及格 ,其平均成绩为' + Case(Avg(成绩) As varchar(12)) + '分'From

你可以到七七计算机毕业论文的毕业设计题目列表中找一份。有完整的论文和源码等,很详细

列固为了减小摩擦的是( )独讨论某一点的隶属度毫无意义。对 错 (1). 小的混酥面坯制品

期刊数据库属于

中文科技期刊数据库属于【混合型期刊】

基本信息

《中文科技期刊数据库》收录了中国境内历年出版的中文期刊14000余种,全文5700余万篇,引文4000余万条,分三个版本(全文版、文摘版、引文版)和8个专辑(社会科学、自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学、图书情报)定期出版发行。《中文科技期刊数据库》源于重庆维普资讯有限公司1989年创建的《中文科技期刊篇名数据库》,其全文和题录文摘版一一对应,经过13年的推广使用和完善。全文版的推出受到国内广泛赞誉,同时成为国内各省市高校文献保障系统的重要组成部分。

检索图片

不是,中文科技期刊数据库社会科学是一个独立的数据库,由中国科学院文献情报中心建立和维护,收录了中文社会科学期刊的文献记录,涵盖了社会学、政治学、经济学、法学、教育学、文化学、历史学等学科领域。

中文科技期刊数据库社会科学版是一套完整的刊物,它由《中国社会科学杂志》、《世界社会科学》、《中国地方社会科学》三大核心刊物组成,它们覆盖了社会科学涉及的领域,包括文化社会、经济社会、政治社会、思想文化等,它们的资源丰富,是中国社会科学研究学者的重要参考资料。

《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》属于维普系列学术期刊之一。维普系列学术期刊,是一系列的学术期刊杂志。

均是经国家新闻出版广电总局批准,由科技部西南信息中心主管,重庆维普资讯有限公司主办的国家级电子学术期刊。

《中文科技期刊数据库》是中国最大的数字期刊数据库,该库受到中国国内图书情报界的广泛关注和普遍赞誉,目前已拥有包括港澳台地区在内6000余家大型机构用户,是中国数字图书馆建设的核心资源之一。

基于数据挖掘论文

浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用论文

摘 要:高度开放的中国金融市场,特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战,大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系,这一经营体系理念的构建,不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度,而且能提高企业的经济效益。但是,随着网络技

关键词:客户关系管理毕业论文

高度开放的中国金融市场,特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战,大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系,这一经营体系理念的构建,不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度,而且能提高企业的经济效益。但是,随着网络技术和信息技术的发展,客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术,增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为,企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾,为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务,能够真正意义上以客户为核心,防范企业风险,创造企业财富。

关键词:客户关系管理毕业论文

一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系

随着时代的发展,银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术,而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的,两者有机的.结合能够收集和处理大量的客户数据,通过数据类型与数据特征,进行整合,挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体,能够观察市场变化趋势,这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业,受到国外银行业市场的大幅度冲击,显得有些捉襟见肘,面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击,银行业缺乏数据分析和存储功能,往往造成数据的流逝,特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合,这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。

二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题

现今,我国的金融业发展存在着数据数量大,数据信息混乱等问题,无法结合客户关系管理的需要,建立统一而行之有效的数据归纳,并以客户为中心实行客户关系管理。

1.客户信息不健全

在如今的银行企业,虽然已经实行实名制户籍管理制度,但由于实行的年头比较短,特别是以前的数据匮乏。重点体现在,银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码,而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知,极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外,数据还不能统一和兼容,每个系统都是独立的系统,比如:信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户,特别是那些需要服务的目标客户,无法享受到银行给予的高质量的优质服务。

2.数据集中带来的差异化的忧虑

以客户为中心的客户关系管理体系,是建立在客户差异化服务的基础上的,而作为银行大多数以数据集中,全部有总行分配,这样不仅不利于企业的差异化服务,给顾客提供优质得到个性化业务,同时,分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据,损失客户的利益,做到数据集中,往往是不明智的选择。

3.经营管理存在弊端

从组织结构上,我国的银行体系设置机构庞杂,管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍,管理人员不懂业务,只是一味的抓市场,而没有有效的营销手段,更别说以市场为导向,以客户为核心,建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力,另外,业务流程繁琐,不利于客户享受更多的星级待遇,这与数据发掘的运用背道而驰,很难体现出客户关系管理的价值。

三、数据挖掘技术在企业的应用和实施

如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析,利用模糊聚类分析方法对客户进行分类,通过建立个性化的信息服务体系,真正意义的提高客户的价值。

1.优化客户服务

以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势,发现信贷趋势,及时掌握客户的需求,为客户提高网上服务,网上交易,网上查询等功能,高度体现互联网的作用,动态挖掘数据,通过智能化的信贷服务,拓宽银行业务水平,保证客户的满意度。

2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统

利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享,针对目标客户推荐银行新产品,拓宽新领域,告别传统的柜台服务体系,实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念,推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。

四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础

随着信息技术的不断发展,网络技术的快速推进,客户关系管理体系要紧跟时代潮流,紧密围绕客户为中心,利用信息优势,自动获取客户需求,打造出更多的个性化、差异化客户服务理念,使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。

数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文

摘要: 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。

关键词: 数据挖掘; 技术; 应用;

引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。

一、数据挖掘概述

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。

二、数据挖掘的基本过程

(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。

三、数据挖掘方法

1、聚集发现。

聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。

2、决策树。

这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。

四、数据挖掘的应用领域

市场营销

市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。

金融投资

典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。

结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。

参考文献

[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.

[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.

数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文

【 摘要 】计算机技术在发展,软件也发展的越来越复杂,而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据,通过对数据进行挖掘,分析其存在的规律,对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。

【 关键词 】数据挖掘技术;软件工程中;应用软件技术

随着信息技术发展而快速发展,但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据,数据作为一种宝贵的资源,有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业,数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用,通过对其中规律进行研究,为软件工程提供相应指导,并且对于系统故障能够有效处理,成本评估的有效性也能够提升。

1数据挖掘技术应用存在的问题

信息数据自身存在的复杂性

软件工程所包含的数据可以分为两个类别,结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合,提升其使用的有效性。

在评价标准方面缺乏一致性

数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛,通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价,从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准,导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。

2数据挖掘技术在软件工程中的应用

数据挖掘执行记录

执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析,从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析,并进行逆向建模,最终达到目的。作用在于验证,维护,了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装,之后是记录过程,该过程在执行上一步程序后,对应用编程接口,系统,模块的状态变量记录,最后是对所得到的信息进行约简,过滤,聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。

漏洞检测

系统或是软件自身都会存在漏洞,漏洞自身具一定的隐蔽性,由于人的思维存在某些盲区,无法发现漏洞的存在,就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误,并对其进行修复,从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测,首先要确定测试项目,结合到用户需要,对测试内容进行规划,从而确定测试方法,并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换,其基础在于漏洞数据收集,通过对收集与采集的信息进行清理,将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来,而将剩余无数据清理,对丢失项目采取相应措施补充,将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证,该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式,通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法,对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库,在对漏洞进行描述的基础上分类,最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.

开源软件

对于开源软件的管理由于其自身的开放,动态与全局性,需要与传统管理软件进行区别对待,一般情况下,成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整,参与的内容包括了错误报告,开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中,存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘,可达到对开源软件进行优质管理的目标。

版本控制信息

为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性,就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中,开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘,找出不同模块及系统存在关系,并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用,使得系统后期维护成本被有效的降低,而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。

3数据挖掘在软件工程中的应用

关联法

该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度;②信度。前者表示在某个事物集中,两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率,而另一事物也会出现。

分类方法

该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是,首先要建立相应的模型,对数据进行描述,并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面,常用的有判定树法,贝叶斯法,支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。

聚类方法

该方法常用的有划分方法,基于密度,模型,网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对,有序对中的数据分别表示了样本,相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。

4数据挖掘在软件工程中的应用

对克隆代码的数据挖掘

在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础,标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。

软件数据检索挖掘

该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。

①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入,并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。

②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后,系统将依据信息内容在数据库中进行查找,并分类罗列。

③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录,客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。

应用于设计的三个阶段

软件工程有许多关于软件的资料,资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计,迭代的开发,维护应用三个阶段。

面向项目管理数据集的挖掘

软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学,组织行为学,管理学等。对于软件开发者而言,关注的重点除过技术方面革新外,同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外,还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言,对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中,往往会有许多人参与其中,人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通,文档传递,电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘,有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配,将会影响到项目进度,成本,成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。

5结束语

软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用,数据挖掘作为其中的一项技术,其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效,与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益,因此应该大力推进其应用的范围,并拓展其应用的深度与层次。

参考文献

[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术,2016(34).

[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试,2014(02).

[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信,2015(15).

期刊数据库属于电子

不属于。超星数字图书馆、方正阿帕比电子书数据库是电子书数据库,维普科技期刊数据库不属于电子书数据库,英文全称是ChinaScienceandTechnologyJournaDatabase。

《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》属于维普系列学术期刊之一。维普系列学术期刊,是一系列的学术期刊杂志。

均是经国家新闻出版广电总局批准,由科技部西南信息中心主管,重庆维普资讯有限公司主办的国家级电子学术期刊。

《中文科技期刊数据库》是中国最大的数字期刊数据库,该库受到中国国内图书情报界的广泛关注和普遍赞誉,目前已拥有包括港澳台地区在内6000余家大型机构用户,是中国数字图书馆建设的核心资源之一。

维普科技期刊数据库是电子书数据库。维普中文科技期刊数据库:按照《中国图书馆分类法》进行分类,所有文献被分为8个专辑:社会科学、自然科学、工程技术、医药卫生、农业科学、经济管理、教育科学和图书情报。8大专辑又被细分为36个专题。

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