Web应用中基于树的克隆代码检测方法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关知识概述 | 第16-24页 |
| 2.1 克隆代码的相关概念 | 第16-17页 |
| 2.1.1 克隆代码的定义 | 第16-17页 |
| 2.1.2 克隆对和克隆类 | 第17页 |
| 2.2 克隆代码的分类 | 第17-19页 |
| 2.2.1 类型Ⅰ克隆 | 第17-18页 |
| 2.2.2 类型Ⅱ克隆 | 第18页 |
| 2.2.3 类型Ⅲ克隆 | 第18-19页 |
| 2.2.4 类型Ⅳ克隆 | 第19页 |
| 2.3 克隆代码检测一般步骤 | 第19-21页 |
| 2.4 相关定义 | 第21-22页 |
| 2.5 小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于树的克隆代码特征向量生成算法 | 第24-31页 |
| 3.1 系统概况 | 第24-25页 |
| 3.2 解析树和特征向量 | 第25-27页 |
| 3.2.1 解析树 | 第25页 |
| 3.2.2 特征向量 | 第25-27页 |
| 3.3 特征向量生成算法 | 第27-30页 |
| 3.3.1 解析树的生成 | 第27-28页 |
| 3.3.2 特征向量生成算法 | 第28-29页 |
| 3.3.3 特征向量合并算法 | 第29-30页 |
| 3.4 小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于随机kd森林的克隆代码检测 | 第31-39页 |
| 4.1 特征向量的降维和分组 | 第31-34页 |
| 4.1.1 降维 | 第32-34页 |
| 4.1.2 分组 | 第34页 |
| 4.2 基于随机kd森林的特征向量索引 | 第34-36页 |
| 4.3 基于随机kd森林的kNN算法 | 第36-37页 |
| 4.4 后处理 | 第37页 |
| 4.5 小结 | 第37-39页 |
| 第5章 系统评估和统计分析 | 第39-53页 |
| 5.1 实验环境 | 第39页 |
| 5.1.1 硬件环境 | 第39页 |
| 5.1.2 软件环境 | 第39页 |
| 5.2 系统测试 | 第39-44页 |
| 5.3 性能测试 | 第44-48页 |
| 5.3.1 性能分析 | 第44-46页 |
| 5.3.2 结果分析 | 第46-48页 |
| 5.4 Web应用中克隆代码的研究 | 第48-52页 |
| 5.4.1 克隆率 | 第48-51页 |
| 5.4.2 克隆分析 | 第51-52页 |
| 5.5 小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 | 第59-60页 |
| 附录 B 攻读硕士学位期间所参与的项目 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
