1.前言
随着时代的发展，软件工程在人们生活中的重要性逐渐凸显出来，在建立软件工程的工程中，软件工程关联数据能够简化软件工程的设计程序，保证最终设计质量的同时，提升软件工程的设计质量。其中软件工程关联数据的自动构建，能够将软件工程关联数据中不同种类的数据展开构建整合，提升资源的实际使用效率，最终保证软件工程的建设质量。
1.1软件工程关联数据的相关信息
软件工程关联数据主要指的是将网络本体语言、无需数据以及大规模异构展开构建，提升其中的语义化以及结构化，方便计算机对数据的理解。目前，软件工程关联数据在实际软件工程构建中的应用范围逐渐提升，在此过程中最关键的一点就是提升团队之间的相互协调性，这也是保证软件工程关联数据应用质量的基础条件。目前，我国在研究软件工程关联数据的过程中，仍存在一定的局限性，并没有对软件工程关联数据中的文档内容、邮件内容以及人员信息数据展开分析，降低了软件工程关联数据在实际应用过程中的全面性°在软件工程关联数据自动构建过程中，主要包括软件工程关联数据的抽取以及软件工程关联数据的发现两方面内容，下文将对软件工程关联数据的自动构建方法展开研究。
2.软件工程关联数据自动构建的方法
2.1软件工程关联数据本体概念的自动构建
软件工程关联数据本体概念的自动构建主要包括两方面内容，第一，软件工程关联数据初始本体概念的构建，在此过程中需要在数据库中提取相应的数据信息，并釆用规映射的方式，创建出软件工程关联数据初始本体概念中的属性、层次以及关系等。第二，软件工程关联数据本体概念的融合，在此过程中需要将不同数据源中的本体概念相互融合，确定其中相似的本体改变，并对其展开融合，实现软件工程领域中本体概念的融合。例如，在软件工程开发中，软件工程关联数据跟踪工作中会出现不同类型的数据缺陷，在此过程中，可以借助本体概念的命名以及属性等概念的相似度进行计算，并将其中相同的概念展开合并，这种方式能够降低出现数据缺陷的概率，进而保证软件工程关联数据初始本体概念的构建质量。
2.2软件工程关联数据抽取的自动构建
在软件工程关联数据自动抽取的过程中，主要包括关联数据的映射、软件工程关联数据的消解以及软件工程关联数据的属性消歧三方面内容。在软件工程关联数据映射的过程中，关系数据库中的数据表、数据列以及数据键等，与软件工程关联数据本体概念保持着相互对应的关系，相关人员可以在此基础上实现数据映射，进而完成软件工程关联数据的结构化处理。
在软件工程关联数据实例消解的过程中，需要将不同关系数据库中的关联数据相互融合，同时合并其中各个结构化数据的本体概念，在此过程中需要注意，本体实例相互之间的对齐性。例如，在Bugzilla中的"Katharina@gmail.comw与Bugfree中的“katrin钩hotmail,com”相同，在计算数据相似度的过程中，实例消解中相似度的计算方式与本体融合中相似度的计算方式基本相同。
软件工程关联数据属性消歧的主要目的就是对软件工程关联数据中属性不一致问题展开解决，如果在软件工程关联数据还自动构建中出现属性不统一的情况，则需要根据数据属性出现的次数展开记录，确定软件工程关联数据最终的属性值。
2.3软件工程关联数据发现的自动构建
软件工程关联数据发现的自动构建主要包括以下内容，第一，软件工程关联数据特征的提取，软件工程关联数据在实际应用的过程中具有不同的特征，其中主要包括同义词、动宾短语以及结构关系等。同义词指的是在软件工程开发过程中，由于参与人员的不同，对同一事物的描述也存在一定差距，但是在此过程中使用的词汇意思大致相同。动宾短语指的是在描述软件工程关联数据的过程中，釆用自然的语言展开描述，在短语中包含了软件工程关联数据的关键信息。结构关系指的是在同一概念中，实例数据具备一定的结构关系，将实例相互连接，可以确定结构关系的表达方式。如果软件工程关联数据中两个实例经过关联之后成为一个实例，则表示这两个实例结构是相互连接的。
第二，软件工程关联数据关联的重建，在此过程中需要根据关联数据的重建方法展开，并对软件工程关联数据集中的非结构文本数据展开预处理以及同义词辨别，在此基础上建立相应的向量空间模型。利用机器学习方式计算模型参数中的相似程度，根据软件工程关联数据集中的结构关系数据对相似度展开更新，采用这种方式发现其他的相关数据，最终完成软件工程关联数据的重建。
总结：软件工程关联数据是软件工程建设过程中的重要内容，由于软件工程关联数据具有种类丰富、数量多等特点，因此需要对软件工程关联数据展开构建。基于此，本文将分析软件工程关联数据的相关信息，并研究软件工程关联数据自动构建的方法，其中主要包括软件工程关联数据本体概念的自动构建、软件工程关联数据抽取的自动构建、软件工程关联数据发现的自动构建三方面内容。
参考文献：
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