保持语义不变的C克隆代码预处理方法
发布时间:2018-05-04 12:21
本文选题:自适应K-最近邻聚类 + 克隆代码 ; 参考:《电子科技大学学报》2017年06期
【摘要】:克隆代码检测工具的输出结果由于存在克隆检测不一致性缺陷的误检和检测出的克隆代码不能直接用于重构的问题,需要对检测工具的输出结果进行预处理。为了解决该问题,提出一种新的克隆代码预处理方法。首先,将自适应K-最近邻聚类方法与程序依赖图相结合,用于降低克隆不一致性相关缺陷检测的误检。然后,使用基于代价-收益分析的评估方法,在消除缺陷后的克隆代码中识别可重构的克隆代码。实验结果表明,该预处理方法,不仅降低了克隆不一致性相关缺陷检测工具产生的误检,提高了可重构克隆代码的数量,而且将克隆代码检测与克隆代码重构两个过程连接为一个有机的整体,有利于提高软件的质量,降低软件维护的成本。
[Abstract]:The output result of the clone code detection tool needs to be preprocessed because of the false detection of the inconsistency of the clone detection and the problem that the detected clone code can not be directly used for reconstruction. In order to solve this problem, a new preprocessing method of clone code is proposed. Firstly, the adaptive K-nearest neighbor clustering method is combined with the program dependency graph to reduce the false detection of clonal inconsistency related defects. Then, the cost-benefit analysis is used to identify the reconfigurable clone code in the cloned code after eliminating the defect. The experimental results show that the proposed preprocessing method not only reduces the false detection generated by the defect detection tools associated with clone inconsistency, but also increases the number of reconfigurable clone codes. Moreover, the two processes of clone code detection and clone code reconstruction are connected into an organic whole, which is helpful to improve the quality of software and reduce the cost of software maintenance.
【作者单位】: 中国科学院软件研究所;哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院;
【基金】:黑龙江省自然科学基金(F2016030)
【分类号】:TP311.1
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,本文编号:1843042
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