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基于贝叶斯网络的克隆有害性预测方法
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2017-12-26
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在软件开发过程中，程序员的复制、粘贴活动会产生大量的克隆代码，而那些发生不一致变化的克隆代码往往对程序是有害的。为了解决该问题，有效地发现程序中的有害克隆代码，提出一种基于贝叶斯网络的克隆有害性预测方法。首先，结合软件缺陷研究领域与克隆演化领域的相关研究成果，提出了两大类表征克隆代码信息的特征，分别是静态特征和演化特征；其次，通过贝叶斯网络核心算法来构建克隆有害性预测模型；最后，预测有害克隆代码发生的可能性。在5款C语言开源软件共99个版本上对克隆有害性预测模型的性能进行评估，实验结果表明该方法能够有效地实现对克隆代码有害性的预测，降低有害克隆代码对软件的威胁，提高软件质量。
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