【摘 要】
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针对现有代码相似度检测方法存在的缺陷,提出了一种基于特征量化的检测方法：在词法分析阶段,通过确定有穷状态自动机（DFA）分词和单词语义识别从较小的单词粒度上对代码进行了特
【机 构】
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嘉兴学院南湖学院,中国银行重庆市分行
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针对现有代码相似度检测方法存在的缺陷,提出了一种基于特征量化的检测方法：在词法分析阶段,通过确定有穷状态自动机（DFA）分词和单词语义识别从较小的单词粒度上对代码进行了特征量化;在代码检测阶段,构造用于计算代码语句特征量化值的多元线性函数.为进一步提高代码识别度,探讨了求解方程系数组的多元线性回归数学模型.为了提高检测准确度,在匹配阶段设计了两次匹配操作：一是代码语句特征量化值匹配,二是对特征量化值相等的代码进行语义类型匹配.通过测试证明该方法在一定误差范围内是准确的,相比现有传统的检测方法具有明显的优势
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