[发明专利]一种基于神经网络语言模型的重复代码检测方法有效
| 申请号： | 201710464437.4 | 申请日： | 2017-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN107273294B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 屈鸿;符明晟;涂强;刘洋军;张亦洲;王一文;高榕;陈珊 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N3/02 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 徐金琼;刘东 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络语言模型的重复代码检测方法，属于重复代码检测方法技术领域，解决现有技术中的重复代码检测方法，不能检测出没有进行本质性改变的重复代码，造成检测的准确率，容易给代码原创者造成经济损失等问题。本发明包括步骤1：将所有的代码中的每个代码转换为相应的CFG图；步骤2：抽取每个CFG图中每一个结点的根子图；步骤3：将所有根子图采用向量表示；步骤4：将根子图的向量表示输入到深度图核函数中学习，得到所有CFG图两两间的相似度；步骤5：将CFG图两两间的相似度输入到AP关联聚类算法中进行CFG图的聚类得到多个聚类簇，在同一个聚类簇中的CFG图所对应的代码即为重复代码。本发明用于发现重复代码。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 语言 模型 重复 代码 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络语言模型的重复代码检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：将所有的代码中的每个代码转换为相应的CFG图；步骤2：抽取每个CFG图中每一个结点的根子图；步骤3：将所有根子图采用向量表示；步骤4：将根子图的向量表示输入到深度图核函数中学习，得到所有CFG图两两间的相似度；步骤5：将CFG图两两间的相似度输入到AP关联聚类算法中进行CFG图的聚类得到多个聚类簇，在同一个聚类簇中的CFG图所对应的代码即为重复代码。
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