软件工程是现代信息技术领域的重要分支，它负责软件开发过程中的系统规划、分析、设计、实现、测试和维护。随着信息技术的发展，软件系统规模不断扩大，其复杂性也日益增加。传统的直觉型处理模式已经不能满足当前软件工程中对过程、活动以及对象等的控制与管理需求。在这种情况下，数据挖掘技术的应用显得尤为重要，它能够帮助开发者高效地处理和分析大量数据，从而改进软件工程中的各种实践。
数据挖掘技术在软件工程中的应用可以从多个方面展开。它可以在程序代码和结构方面发挥作用。克隆代码检测是数据挖掘技术在软件工程领域中的一个典型应用，它主要针对开发过程中由于代码复用导致的代码段拷贝、粘贴现象，并对这些代码段进行检测和维护。克隆代码在软件系统中的比重通常达到7%到23%。克隆代码的存在可能会导致错误传播，因此通过检测可以避免这种情况的发生，同时对软件演化的维护工作也有所帮助。目前，克隆代码检测通常采用四种方法，包括基于文本对比、标识符对比、度量和程序结构的方法。基于文本对比的方法侧重于代码语句的直接对比，而标识符对比则通过构建标识符序列的前缀树进行比较，度量方法关注于代码的定量分析，程序结构方法则从程序的抽象语法树或控制流图出发进行分析。除此之外，还有其它方法，例如基于频繁项集和潜在语义索引（LSI）的分析等。
Aspect挖掘是另一种在软件工程中应用数据挖掘技术的方式，它专注于处理程序中散列和缠结的关注点问题。Aspect挖掘与重构是改善遗留系统以转变为面向方面（Aspect-Oriented）软件系统的重要步骤。原有克隆代码检测技术在处理横切关注点挖掘问题时也具有一定的有效性，这是因为它能够识别出在程序中频繁出现的代码段。Aspect挖掘通常采用基于度量分析或形式概念分析等方法，但其难点在于算法得出的横切代码候选集往往较大，因此如何在候选集指导下进行面向方面的重构是一大挑战。
代码检索是软件复用中的一个重要议题。它关注于如何从本地或Web代码库中检索出符合当前项目需求的代码。这涉及到分类存储、基于输入-输出映射的检索、基于构件的形式化描述和基于代码相似性的方法，这些方法主要会使用到聚类、分类和语义分析等技术。随着Web应用范围的不断扩大，代码搜索引擎如Google Code和Mica等也逐渐兴起，它们为开发者提供了大量的可供参考的代码资源。
在程序执行记录方面，数据挖掘技术也有其应用。程序规约挖掘是通过分析程序的执行跟踪信息来进行逆向建模，进而了解程序代码所体现的协议。这种挖掘工作可以提升程序理解和验证的效率，以及程序维护工作的效果。程序规约挖掘通常需要对系统进行初步插装，记录软件对API的调用和系统状态变量的值，然后对这些信息进行必要的过滤、聚类和简化以形成规约。目前存在的规约挖掘方法主要有基于自动机的挖掘方法和基于规则的挖掘方法。
故障定位是软件测试过程中的一个关键环节。为了保证测试的充分性，测试人员需要使用大量测试用例进行测试，这可能会导致程序失效的用例数量非常多。故障定位的目的在于快速准确地定位到问题所在，以提高软件的质量和可靠性。数据挖掘技术在这里可以通过分析测试用例执行的轨迹来帮助发现可能的故障点。
总而言之，数据挖掘技术在软件工程中的应用已经显示出巨大的潜力和价值。通过深入分析软件系统的程序代码和结构、执行记录等数据，数据挖掘技术可以帮助软件工程师更好地理解复杂的软件系统，提升软件质量和开发效率，同时也为软件工程的研究和实践提供了新的方向和手段。随着相关技术和工具的不断进步，未来数据挖掘技术在软件工程中的应用将更加广泛和深入。
