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代碼克隆能夠加速軟件開發(fā)但是也會導(dǎo)致缺陷重復(fù)發(fā)生和軟件質(zhì)量問題。部分類型的代碼克隆在字面上相似度低，導(dǎo)致識別困難。針對這一問題，提出一種基于程序向量樹的代碼克隆檢測方法。首先，基于統(tǒng)計(jì)語言模型抽取詞法單元的特征表示，分析不同字面單詞之間的語義相似性;接著，通過語法分析提取程序的抽象語法樹（AST），為葉子節(jié)點(diǎn)賦予對應(yīng)字面單詞的特征表示，將抽象語法樹轉(zhuǎn)化為程序向量樹;最后，提出種加權(quán)編碼規(guī)則，在考慮區(qū)分不同樹節(jié)點(diǎn)重要程度的基礎(chǔ)上，將程序向量樹編碼為定長向量，而具有相似向量表示的代碼片段被判定為代碼克隆。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表眀，在真實(shí)代碼克隆的大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集 Bigclone bench上針對在字面上相似度較低的 Moderately Type-3和Type-4類型克隆進(jìn)行檢測時(shí)，該方法均優(yōu)于當(dāng)前的主流方法，包括 Nicad、 Deckard、 Sourcerercc和Oreo等，證實(shí)了該方法的有效性。
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