發(fā)布時間：2017-09-04 17:07

  本文關鍵詞：基于貝葉斯網絡的克隆代碼有害性預測

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【摘要】：在軟件開發(fā)過程中,程序員的復制、粘貼活動會產生大量的克隆代碼,而那些發(fā)生不一致變化的克隆代碼往往對程序是有害的。為了解決該問題,有效地發(fā)現程序中的有害克隆代碼,提出一種基于貝葉斯網絡的克隆有害性預測方法。首先,結合軟件缺陷研究領域與克隆演化領域的相關研究成果,提出了兩大類表征克隆代碼信息的特征,分別是靜態(tài)特征和演化特征;其次,通過貝葉斯網絡核心算法來構建克隆有害性預測模型;最后,預測有害克隆代碼發(fā)生的可能性。在5款C語言開源軟件共99個版本上對克隆有害性預測模型的性能進行評估,實驗結果表明該方法能夠有效地實現對克隆代碼有害性的預測,降低有害克隆代碼對軟件的威脅,提高軟件質量。
【作者單位】： 內蒙古師范大學計算機與信息工程學院;
【關鍵詞】： 克隆代碼 有害性預測 貝葉斯網絡 克隆演化 機器學習
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61363017,61462071) 內蒙古自然科學基金資助項目(2014MS0613)~~
【分類號】：TP18;TP311.52
【正文快照】： 0引言克隆代碼(clone code)是指軟件系統中存在著相同或相似語法或語義特征的一些代碼段[1]。在軟件開發(fā)、維護過程中,程序員經常使用“拷貝/粘貼/修改源代碼”的策略,導致軟件中產生了大量的克隆代碼。有研究[2]表明,一個軟件系統中有9%~17%的克隆代碼,有時甚至高達50%。在軟

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1 山下英生;;GHSへの取}Dみ[A];中國聚氨酯工業(yè)協會第十三次年會論文集[C];2006年

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本文編號：792756