基于深度学习的代码克隆检测技术研究

• 作者: 任女尔 刘复星 魏金津
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 代码克隆 深度学习 代码质量管控
• 年，卷（期）: 2018,（6X）
• 页码范围: 178-179
• 页数: 2页
• 分类号: TP181

摘要

在实际软件项目中,复制粘贴式的代码复用或者解决相似问题的模式化思维会造成软件源代码重复出现相同或相似的代码片段。代码克隆检测分析作为衡量代码复用的一种有效方式,在软件开发、维护以及质量保证中发挥着重要作用。提出以深度学习为基础的代码克隆检测技术能够很好地补充常用检测办法无法检测到的场景,如相同含义不同写法的代码段;基于sonar做插件式研发,具有重要的工程意义与实践指导作用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘复星		2	4	1.0	2.0
2	魏金津		4	6	2.0	2.0
3	任女尔		10	11	2.0	3.0