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摘 要：随着网络通信技术的不断发展，各种信息技术也需要更加具有针对性的软件提供服务，并且针对网络中的信息进行整合及过滤。传统的软件工程领域普遍存在数据处理问题，导致信息不能稳定传输，软件运行出现错误和卡顿，使得用户体验很差。在软件工程的开发过程中采用新型数据挖掘技术，可以很好避免这种问题，保证信息数据正确传输，提升处理数据的能力，更好过滤和收集信息，保证信息来源的准确性。数据挖掘技术是目前软件工程领域的一种新型实用性手段，可以保证信息来源的准确性和安全性，提升数据的转化效率。人们对数据信息的要求越来越高，数据挖掘技术可以很好满足用户的需求。利用数据挖掘技术，可以收集更多的有用信息存放到数据库中，过滤掉无用和危险信息，如病毒和广告等，同时，可以整理数据信息，提升文档的整体安全性，正确引导软件工程领域中的软件开发。
关键词：数据挖掘技术；软件工程；应用
1基本概念
1.1數据挖掘技术
从目前软件工程领域的情况来看，如今的软件工程普遍采用统计手段处理信息和数据，这种处理数据的手段比较落后，并且速度很低，会降低工作效率。利用数据挖掘技术，使在互联网的数据库中寻找特定信息变得更加容易和高效，可以在海量的数据中迅速确定所需信息的位置和大小，进而挖掘信息和数据。从目前软件开发过程中的情况来看，常用技术是对数据进行统计和分析，并且通过回归线性方程对数据情况进行建模和修补，保证信息的准确性和正确性，提升软件开发速度。伴随着互联网的普及和不断发展，企业和公司对网络软件的需求日益增长，但由于软件工程领域不断发展，对软件的运行速度和稳定性要求提高，软件的规模扩大和框架的搭建也更加复杂，造成了软件开发成本的提升。传统的软件开发过程中存在一种普遍现象，即难以修复和过滤数据，导致软件的稳定性降低。为了更好地解决这个问题，采用了数据挖掘技术对软件开发进行了进一步的优化。通过数据挖掘技术相应的算法手段，从海量数据中收集、整合和过滤针对性的高价值信息。软件工程采用这种手段，可以搜索后台数据库，迅速定位正确信息，从而保证信息的正确性和准确性，提升数据定位的价值和速度。采用数据挖掘技术，可以迅速正确判断软件系统中的错误，提前修正软件可能出现的错误，保证软件的稳定性。
1.2软件工程数据
软件工程数据，顾名思义，就是在软件开发过程中，由于算法的累积计算，产生的大量系统数据，这些数据中包括对软件内部的测评、数据的正确分析以及软件自身运行需要的空间数据。这些信息是软件开发者为了测评软件采用的最稳定方式，也是最安全的方式，这种收集和过滤数据的方法不会损坏数据，同时，软件也可以正常运行。
2软件工程中数据挖掘技术的具体应用
2.1数据挖掘技术在软件项目管理中的应用
在软件工程中，软件项目管理对产品最终的开发质量具有重要影响，需要采用科学的项目管理方法，对软件开发流程进行合理规划，并控制好每个环节的软件开发质量，从而实现预期的软件开发目标。数据挖掘技术为软件项目管理提供的帮助主要集中在以下两方面。（1）对项目组织关系进行挖掘，随着软件工程规模的不断提升，工程项目管理越来越复杂，在进行人员组织安排和工作协调时，具有较大难度。通过采用数据挖掘技术，深入分析人员组织关系，从而对人力资源进行高效调配，可以在降低项目人力成本的同时，确保项目的高效运转。比如，在项目开发过程中，人员之间的交流主要通过电子邮件和项目文档进行，在管理过程中容易出现混乱，采用数据挖掘技术梳理人员组织关系，可以确保项目管理工作的顺利开展。（2）对版本控制信息进行挖掘，在软件工程中，版本控制信息主要包括文件内容的变化记录，为用户查看版本修订情况提供方便。在版本控制信息管理中引入数据挖掘技术，可以为系统维护提供警示信息，挖掘系统修复中存在的错误记录，帮助设计者成功规避设计漏洞，降低后期的软件维护成本，提高项目管理水平。
2.2数据挖掘技术在开源软件设计中的应用
开源软件（OSS）是源代码开放软件，对大多数客户免费开放使用，可以提高信息资源利用率。但也正因为开源软件的开放性特点，使源数据管理和控制难度较大。数据挖掘技术在开源软件设计开发过程中的应用，能够有效解决这方面问题，提高软件开发质量。许多分布式数据挖掘系统已经在开源软件开发项目中得到了应用，通过对大规模系统和多个开源软件进行挖掘，并对系统开发人员和使用人员进行跟踪管理，在提高开源软件使用率的同时，为开源软件质量提供保障。
2.3数据挖掘技术在软件程序开发中的应用
软件程序开发是软件工程的核心环节，对软件工程开发效率和产品功能性能有直接影响。为提高软件程序开发速度，在目前的软件工程中，广泛应用克隆代码技术，即对复用率较高的程序模块进行简单的复制粘贴，实现代码的再次利用，从而降低重复性编程。数据挖掘技术在程序开发过程中的使用主要是指对克隆代码进行检测，这也是数据挖掘技术的早期应用领域之一。克隆代码检测方法主要包括文本比对法、标识符比对法和度量比对法等。
3结论
网络信息技术对社会和经济流动产生了深远影响。因此，保障网络安全尤为重要。本文将RoughSet理论运用于网络安全领域，研究入侵检测问题及使用方法。基于RoughSet的入侵规则，建立了一个样本，使用基于RoughSet的入侵检测来实现RSNIDS系统。通过引入RoughSet，为今后的研究提供了前进的方向和思路。因此，本文从以上三个方向来对这一问题进行分析和探讨，以期为网络安全应用中基于RoughSet的数据挖掘技术提供支持和参考。
参考文献
[1]曾芳香.软件工程数据挖掘技术应用[J].电子技术与软件工程，2017（23）：151.
[2]黄锋.软件工程数据挖掘的发展趋势[J].电子技术与软件工程，2017（21）：165.
[3]蒋维，石华.软件工程数据挖掘技术研究进展浅析[J].电脑迷，2017（04）：4+7.
[4]皮炜杰.数据挖掘技术在软件工程中的应用[J].电子技术与软件工程，2017（02）：160.
（作者单位：哈尔滨工程大学）
关键词：数据挖掘技术；软件工程；应用
1基本概念
1.1數据挖掘技术
从目前软件工程领域的情况来看，如今的软件工程普遍采用统计手段处理信息和数据，这种处理数据的手段比较落后，并且速度很低，会降低工作效率。利用数据挖掘技术，使在互联网的数据库中寻找特定信息变得更加容易和高效，可以在海量的数据中迅速确定所需信息的位置和大小，进而挖掘信息和数据。从目前软件开发过程中的情况来看，常用技术是对数据进行统计和分析，并且通过回归线性方程对数据情况进行建模和修补，保证信息的准确性和正确性，提升软件开发速度。伴随着互联网的普及和不断发展，企业和公司对网络软件的需求日益增长，但由于软件工程领域不断发展，对软件的运行速度和稳定性要求提高，软件的规模扩大和框架的搭建也更加复杂，造成了软件开发成本的提升。传统的软件开发过程中存在一种普遍现象，即难以修复和过滤数据，导致软件的稳定性降低。为了更好地解决这个问题，采用了数据挖掘技术对软件开发进行了进一步的优化。通过数据挖掘技术相应的算法手段，从海量数据中收集、整合和过滤针对性的高价值信息。软件工程采用这种手段，可以搜索后台数据库，迅速定位正确信息，从而保证信息的正确性和准确性，提升数据定位的价值和速度。采用数据挖掘技术，可以迅速正确判断软件系统中的错误，提前修正软件可能出现的错误，保证软件的稳定性。
1.2软件工程数据
软件工程数据，顾名思义，就是在软件开发过程中，由于算法的累积计算，产生的大量系统数据，这些数据中包括对软件内部的测评、数据的正确分析以及软件自身运行需要的空间数据。这些信息是软件开发者为了测评软件采用的最稳定方式，也是最安全的方式，这种收集和过滤数据的方法不会损坏数据，同时，软件也可以正常运行。
2软件工程中数据挖掘技术的具体应用
2.1数据挖掘技术在软件项目管理中的应用
在软件工程中，软件项目管理对产品最终的开发质量具有重要影响，需要采用科学的项目管理方法，对软件开发流程进行合理规划，并控制好每个环节的软件开发质量，从而实现预期的软件开发目标。数据挖掘技术为软件项目管理提供的帮助主要集中在以下两方面。（1）对项目组织关系进行挖掘，随着软件工程规模的不断提升，工程项目管理越来越复杂，在进行人员组织安排和工作协调时，具有较大难度。通过采用数据挖掘技术，深入分析人员组织关系，从而对人力资源进行高效调配，可以在降低项目人力成本的同时，确保项目的高效运转。比如，在项目开发过程中，人员之间的交流主要通过电子邮件和项目文档进行，在管理过程中容易出现混乱，采用数据挖掘技术梳理人员组织关系，可以确保项目管理工作的顺利开展。（2）对版本控制信息进行挖掘，在软件工程中，版本控制信息主要包括文件内容的变化记录，为用户查看版本修订情况提供方便。在版本控制信息管理中引入数据挖掘技术，可以为系统维护提供警示信息，挖掘系统修复中存在的错误记录，帮助设计者成功规避设计漏洞，降低后期的软件维护成本，提高项目管理水平。
2.2数据挖掘技术在开源软件设计中的应用
开源软件（OSS）是源代码开放软件，对大多数客户免费开放使用，可以提高信息资源利用率。但也正因为开源软件的开放性特点，使源数据管理和控制难度较大。数据挖掘技术在开源软件设计开发过程中的应用，能够有效解决这方面问题，提高软件开发质量。许多分布式数据挖掘系统已经在开源软件开发项目中得到了应用，通过对大规模系统和多个开源软件进行挖掘，并对系统开发人员和使用人员进行跟踪管理，在提高开源软件使用率的同时，为开源软件质量提供保障。
2.3数据挖掘技术在软件程序开发中的应用
软件程序开发是软件工程的核心环节，对软件工程开发效率和产品功能性能有直接影响。为提高软件程序开发速度，在目前的软件工程中，广泛应用克隆代码技术，即对复用率较高的程序模块进行简单的复制粘贴，实现代码的再次利用，从而降低重复性编程。数据挖掘技术在程序开发过程中的使用主要是指对克隆代码进行检测，这也是数据挖掘技术的早期应用领域之一。克隆代码检测方法主要包括文本比对法、标识符比对法和度量比对法等。
3结论
网络信息技术对社会和经济流动产生了深远影响。因此，保障网络安全尤为重要。本文将RoughSet理论运用于网络安全领域，研究入侵检测问题及使用方法。基于RoughSet的入侵规则，建立了一个样本，使用基于RoughSet的入侵检测来实现RSNIDS系统。通过引入RoughSet，为今后的研究提供了前进的方向和思路。因此，本文从以上三个方向来对这一问题进行分析和探讨，以期为网络安全应用中基于RoughSet的数据挖掘技术提供支持和参考。
参考文献
[1]曾芳香.软件工程数据挖掘技术应用[J].电子技术与软件工程，2017（23）：151.
[2]黄锋.软件工程数据挖掘的发展趋势[J].电子技术与软件工程，2017（21）：165.
[3]蒋维，石华.软件工程数据挖掘技术研究进展浅析[J].电脑迷，2017（04）：4+7.
[4]皮炜杰.数据挖掘技术在软件工程中的应用[J].电子技术与软件工程，2017（02）：160.
（作者单位：哈尔滨工程大学）