基于贝叶斯网络的克隆代码有害性预测

• 作者: 张丽萍 张瑞霞 王欢 闫盛
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 克隆代码 有害性预测 贝叶斯网络 克隆演化 机器学习
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 行业与领域应用
• 页码范围: 260-265
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 5690字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.01.0260

摘要

在软件开发过程中,程序员的复制、粘贴活动会产生大量的克隆代码,而那些发生不一致变化的克隆代码往往对程序是有害的.为了解决该问题,有效地发现程序中的有害克隆代码,提出一种基于贝叶斯网络的克隆有害性预测方法.首先,结合软件缺陷研究领域与克隆演化领域的相关研究成果,提出了两大类表征克隆代码信息的特征,分别是静态特征和演化特征;其次,通过贝叶斯网络核心算法来构建克隆有害性预测模型;最后,预测有害克隆代码发生的可能性.在5款C语言开源软件共99个版本上对克隆有害性预测模型的性能进行评估,实验结果表明该方法能够有效地实现对克隆代码有害性的预测,降低有害克隆代码对软件的威胁,提高软件质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张丽萍	内蒙古师范大学计算机与信息工程学院	66	435	11.0	18.0
2	王欢	内蒙古师范大学计算机与信息工程学院	18	15	2.0	3.0
3	张瑞霞	内蒙古师范大学计算机与信息工程学院	15	35	4.0	5.0
4	闫盛	内蒙古师范大学计算机与信息工程学院	7	40	3.0	6.0