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一种基于相似性的机器学习方法用于软件克隆检测( A Similarity-based Machine Learning Approach for Detection of Software Clones )
Abdullah M. Sheneamer
代码克隆检测有助于降低与软件维护和bug预防相关的成本。机器学习方法以前提出了许多检测代码克隆的方法。大多数克隆检测器都是传统的检测方法，它们能够检测到句法克隆，但对语义克隆的检测能力较差。研究人员使用机器学习来检测语义克隆，并自动扫描数据以学习潜在的语义特征。在本研究中，我们提出了一种新的相似度形式化模型，它结合了相似度度量，使得方法块可以度量方法块对之间的句法距离和语义距离。本研究的独特之处在于使用不同的相似性度量，并将相似性得分作为机器学习中的特征来检测代码克隆。我们使用大量的相似性度量计算来提取相似性得分特征，然后将这些特征表示为向量。使用集成分类模型，我们对我们提出的思想的有效性进行了广泛的比较和评估。结果表明，我们的方法在检测克隆类型方面明显优于当代代码克隆检测器。基于F-score、查全率和查准率，我们对克隆代码的检测成功率达到了99%。我们的方法在大多数情况下达到98-100%的准确率。
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