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姐的烂手机
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vivian0415

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毕业论文,泛指专科毕业论文、本科毕业论文(学士学位毕业论文)、硕士研究生毕业论文(硕士学位论文)、博士研究生毕业论文(博士学位论文)等,即需要在学业完成前写作并提交的论文,是教学或科研活动的重要组成部分之一。其主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能,理论联系实际,独立分析,解决实际问题的能力,使学生得到从事本专业工作和进行相关的基本训练。其主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能,理论联系实际,独立分析,解决实际问题的能力,使学生得到从事本专业工作和进行相关的基本训练。毕业论文应反映出作者能够准确地掌握所学的专业基础知识,基本学会综合运用所学知识进行科学研究的方法,对所研究的题目有一定的心得体会,论文题目的范围不宜过宽,一般选择本学科某一重要问题的一个侧面。

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夜未央周

图书馆自动化系统开源软件的比较研究摘要〕在调研与实际操作的基础上,对国外三种比较有代表性的图书馆自动化系统开源软件(Koha, PHPMyLibrary,PMB)进行介绍,并从基本技术特征、系统功能和技术服务三方面对这三个系统进行比较分析,以期深入理解图书馆自动化开源软件的设计理念,为开源软件在国内图书馆自动化系统建设中的推广应用提供参考。〔关键词〕图书馆自动化系统;开源软件; Koha; PHPMyLibrary; PMB1引言图书馆自动化系统,又叫图书馆集成管理系统(Inte-grated Library System),始于20世纪70年代,是实现图书馆业务与服务自动化管理的软件系统。长期以来,自动化系统的建设是图书馆建设的重要工作,但商业自动化系统的高额费用和非个性化服务使图书馆的自动化建设受到很大阻碍。而近年来在全球广泛兴起的开源软件为图书馆提供了新的选择。所谓开源软件,是在新型的———并行的、点对点的、动态的软件开发模式〔1〕下开发出来的软件,它鼓励软件开发者相互协作,开放软件的源代码,并允许任何人基于任何目的使用、拷贝、修改及重新分发软件。国外图书馆界对开源软件的研究始于1998年,美国耶鲁大学医学图书馆的系统馆员Daniel Chudnov在《图书馆杂志》(Library Jour-nal)上发表了名为“开源软件:图书馆系统的未来”的研究论文,引起了图书馆界的广泛关注,他指出“尽管开源软件至今仍未进入图书馆软件的主流市场,但这种开发模式对于图书馆软件市场的发展有着巨大的竞争力,新时期的图书馆应该把更多的资源用于用户与馆员的培训,而非购买昂贵的系统”〔2〕。目前,在国际范围内,已有十几种采用开源软件模式进行开发和应用的图书馆自动化系统,主要侧重于编目、公共存取等基本功能的实现。如: Koha系统、Avanti系统、Evergreen系统、LearningAccess ILS、PHP-MyLibrary系统、OpenBiblio系统等。这些系统在设计目标、采用标准、实现技术、系统规模以及数据的组织方式、发布方式等很多方面都不尽相同。本文在调研与实际操作的基础上,选择了3个比较有代表性的图书馆自动化系统开源软件进行比较分析。2系统介绍2·1Koha集成图书馆自动化系统Koha系统产生于1999年,被业内人士认为是全球第一个自动化开源软件,由Katipo通信公司采用Perl语言和MySQL数据库开发完成。该系统不仅集成了图书馆的传统业务流程,包括采购、编目、流通、OPAC、读者管理,同时还为用户提供个性化的定制机制。Koha系统是基于Web的客户/服务器体系结构。该系统中的perl脚本是Koha系统的核心部分,它是图书馆用户与后台系统交互作用的核心,包括OPAC系统、Intranet系统、Daemons系统以及DB系统〔3〕。OPAC系统是Koha系统中的重要组成,其开发基于标准的WWW技术,如XHTML、CSS和JavaScript,因而用户可以通过基于Web浏览器的用户端,很容易地找到特定资源。Intranet系统则是后台事务与前台操作的接口,图书馆员无需安装其它软件,直接利用浏览器便可以实现图书馆自动化的基本业务,如用户的登入、登出管理、虚拟书架的管理、图书馆资源采购、资源流通的管理,以及资源数据的导入、导出等。Daemons系统为利用Z39·50协议查询资源的用户提供到Z39·50服务器的连接。而DB系统则为数据库的存取操作提供支持。目前Koha系统主要安装在公共图书馆、个人和高校图书馆的系部。而公司等赢利性机构使用得不多。2·2PHPMyLibrary系统PHPMyLibrary系统是一个基于PHP语言和MySQL数据库的图书馆自动化应用系统,它包括编目、流通、WebOPAC、输入/输出和论文管理模块。主要具有如下特征:(1)基于Web编目并存储相关的书目信息。图书馆员不仅可以对数据库中的信息进行编辑、修改、检索、添加与删除操作,还能通过动态按钮很容易地增加或编辑新的书目格式。(2)提供基于USMARC标准的输入/输出。(3)提供ISIS2MARC程序,实现从ISIS数据库的系统导入功能〔4〕。(4)支持多语言管理,用户可以管理包含多种语言的信息,包括汉语、俄语、西班牙语、法语、德语等,并可以支持对这些语种的数据库进行检索。2·3PMB系统PMB系统,原名PhpMyBibli,自2002年在法国立项以来,受到国际同行的广泛关注。该系统由PHP和MySQL编写完成,目前已能实现资源订购、资源编目(主要是书籍与期刊编目)、资源流通以及授权管理和串行数字接口中(SDI)管理等功能。该系统支持UNIMARC标准,运行在Linux或Windows操作系统下。由于该项目源于法国,因此很多相关信息都以法语提供,为该系统的推广宣传带来障碍,但来自波多黎各的Jesir Vargas已把该系统翻译成英语和西班牙语,拓宽其使用范围, 2004年,该项目的用户社区在比利时成立。3系统比较与分析3·1基本技术信息基本技术信息包括软件所遵循的许可证类型、所支持的客户端与服务器端系统类型以及图书馆标准等,它们是评判系统的可扩展性和易用性的有效标准。通过比较,可以看出这三个图书馆自动化开源软件都具有较好的通用性、开放性和可扩展性。主要体现在: (1)都可以在当前的主流操作系统平台上运行; (2)都支持图书馆编目标准MARC、检索协议Z39·50; (3)都是基于Web的系统,为用户提供了简单的操作接口,极大提高了系统的操作性能。这与传统的基于CS架构的图书馆自动化系统不同。面对网络环境的日益渗透,传统图书馆自动化系统不得不考虑向Web系统转型,这无疑为本土企业和图书馆用户带来大量工作。而开源软件大多从一开始设计就是基于Web的客户/服务器体系结构,开发语言(如PHP等)普遍具有良好的可扩展性,这也是开源自动化系统区别于传统自动化系统的最大优势。3·2系统功能系统功能是图书馆选择自动化系统的重要依据,是系统功能模块有效实现的直接反映。作者参阅2005年国家工程技术图书馆发表的关于“图书馆自动化系统的调研报告”〔5〕中的用户需求,对上述三个开源系统进行了功能比较,帮助读者对这些系统所能实现的功能进行客观把握。从笔者的实际操作来看, Koha几乎具有用户所需的各项功能,包括多样的检索接口,对资源流通过程的系统跟踪;对采购过程的系统管理,如资源编目数据的获取、资源获取的预算与实际资金管理,同时该系统还为小型图书馆提供了简单的采购模块,另外,该系统还提供对期刊与网络资源的编目,因此, Koha系统是值得图书馆界关注的一个重要系统。而PHPMylibrary和PMB系统缺乏对期刊和成员馆的管理,系统功能不如Koha系统完善,因而更适合中小型图书馆选择利用。3·3技术服务系统的维护与服务是关系到图书馆自动化系统是否能长期有效运行的重要因素之一,是图书馆选择这类软件所必须考虑的因素,与商业软件相比,开源软件的技术服务有其特殊之处。面对各种市场需求,越来越多的商业软件许可证中包含了如安装、培训、运行支持、排错性维护和版本升级等技术服务内容,而由于开源软件的开放与自由获取性,用户通常需要自己在相关网站中下载安装与操作文档,当用户在使用过程中遇到问题时,可以通过邮件列表或是其它方式(如由专业软件公司提供的正式支持)获得相应的帮助,这种多样的服务方式为用户提供了个性化的选择。虽然上述三个系统都拥有正式的服务团队,而且Koha系统的技术力量相当强大,不仅由多国专家共同组成,同时还有全球的众多厂商参与,包括新西兰、法国、美国、英国、阿根廷等国家的软件服务公司。但由于地域、语言、时间等限制,国内用户很难真正及时有效获得帮助。尤其是PMB系统,其很多资料都是法语文献,严重影响用户对系统的参与和理解。4结论自从2000年初奥本大学(Auburn University)图书馆成功安装图书馆自动化开源软件以来,国际上许多知名图书馆陆续开始采用开源软件来改善已有的图书馆自动化系统。目前已有数百个图书馆采用Koha系统,散布全球五大洲,包括澳大利亚、美国、加拿大、爱沙尼亚、印度、尼日利亚、波兰等国家。其中美国的Ohio Nelsonville公共图书馆,有7个分馆,馆藏30万册,读者5万人,年流通量62万册,是Koha的最大客户。另外中国台湾地区的仁德医护管理专科学校、南投县南港国小等多个学校使用该系统获得了较好效果〔6〕。而PHPMylibrary和PMB系统用户相对较少,PHPMylibrary目前在坦桑尼亚、印尼和菲律宾等国开始使用。北苏门答腊大学(USU: University of Sumatra Utara)图书馆在线拥有70, 920件馆藏,是到目前为止利用该系统的较大在线馆藏〔7〕, PMB系统目前在全球的用户仅100余个〔8〕。通过对这些软件的比较分析,以期深入理解图书馆自动化开源软件的设计理念,为开源软件在国内图书馆自动化建设中的应用提供参考。传统的图书馆自动化系统开发过程,基于商业利益和技术保密的考虑,仅由开发商负责。由于无缘参与开发,图书馆只能在功能和性能上对软件的质量进行评价,却无法从更深的技术层面来研究软件,导致软件中的错误或低效率逃过检测而进入实际使用,最终延长了软件达到预期目标的周期。开源软件的开发模式令图书馆能够在更大范围和更深层次上参与软件的开发与维护,而用户的参与将有助于全面查找并快速修正软件中的错误,完成软件的多样性和适应性测试,并能根据特殊需求定制或集成软件,从而促使图书馆软件系统趋向成熟。〔参考文献〕〔1〕Eric S. Raymond. The Cathedral and the Bazaar〔EB/OL〕.〔2008-05 - 30〕. http: //www. firstmonday. org/issues/issue3-3/ray-mond/.〔2〕Daniel Chudov. Open Source Software: The Future of Library System〔J〕. Library Journal, 1999, 124 (13): 40-43.〔3〕Nicholas Rosasco, Erik Bakke. Koha architecture study〔EB/OL〕.〔2008-04-20〕. http: //www. kohadocs. org/.〔4〕About PhpMyLibrary〔EB/OL〕.〔2008-04-10〕. http: //phpmyli-brary. com/pml/? page-id=2.〔5〕国家工程技术图书馆信息服务中心.图书馆自动化系统调研报告〔R/OL〕.〔2008-05-03〕. http: //168. 160. 16. 228/libauto/wp-content/uploads/2006/04/dybg. pdf.〔6〕Koha: Documentaiton Subsite〔EB/OL〕.〔2008-04-05〕. http: //www. kohadocs. org/.〔7〕PhpMyLibrary Users〔EB/OL〕.〔2008-04-10〕. http: //phpmyli-brary. org/index2. php? option=com-content&do-pdf=1&id=16.〔8〕PMB users〔EB/OL〕.〔2008-04-20〕. http: //www. sigb. net.

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酸甜苦辣咸丫头

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).

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