基于分层特征的代码克隆检测方法

摘要：

针对现有代码克隆检测方法通常存在标记表示单一而抽象语法树构造复杂的问题,提出一种结合分层特征的代码克隆检测方法.使用双层双向长短时记忆网络提取行级和全局代码层次的深层语义信息,挖掘目标代码的语义特征.引入注意力机制调整重要标记及代码行的影响权重,增强语义形式的代码克隆检测效果,并采用softmax分类器识别克隆代码.实验结果表明,该方法的召回率和精确度分别为91％和97％,相比NICAD、CCIS、CCLearner方法对于复杂语义形式的克隆代码具有更好的检测效果.

关键词：标记转换;分层特征;双向长短时记忆网络;注意力机制;代码克隆检测

所属期刊栏目：47

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省重点研发计划;山西省自然科学青年基金面上项目

在线出版日期：2021-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：125-131