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Multiple Similarity-based Features Blending for Detecting Code Clones using Consensus-Driven Classification
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.eswa.2021.115364.png)
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摘要
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代码克隆检测有助于降低与软件维护和错误预防相关的成本。机器学习方法以前已经提出了许多检测代码克隆的方法。大多数克隆检测器的方法都是传统的，它们可以检测语法克隆，但在检测语义克隆方面很差。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。在这项研究中，我们引入了一种新的相似性形式模型，该模型结合了相似性度量，因此方法块可以测量方法块对之间的句法和语义距离。我们研究的独特之处在于使用不同的相似性度量和相似性分数作为机器学习中的特征来检测代码克隆。我们使用许多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，我们对我们提出的想法的有效性进行了广泛的比较和评估。结果表明，与当代代码克隆检测器相比，我们的方法在检测克隆类型方面要好得多。我们在基于f-score，recall和precision检测克隆代码方面取得了99% 的成功率。我们的方法在大多数情况下都能达到100% % 的精度。
Keyword:
Machine learning
Code clones
Semantic clones
Syntactic clones
Features
Classification
Software engineering
Similarity measures
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
7.5
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3.0W
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10.2W
机构
引用论文
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