| 中文摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第9-11页 |
| 1.2.1 克隆代码稳定性相关探索 | 第9-11页 |
| 1.3 研究内容及目标 | 第11-13页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 克隆代码相关概念 | 第14-21页 |
| 2.1 克隆代码定义及类型 | 第14-16页 |
| 2.1.1 克隆代码 | 第14页 |
| 2.1.2 克隆代码类型 | 第14-16页 |
| 2.2 克隆代码检测 | 第16-19页 |
| 2.2.1 克隆代码检测概述 | 第16页 |
| 2.2.2 基于文本的克隆检测技术 | 第16页 |
| 2.2.3 基于Token的克隆检测技术 | 第16-17页 |
| 2.2.4 基于树的克隆检测技术 | 第17页 |
| 2.2.5 基于图的克隆检测技术 | 第17-18页 |
| 2.2.6 其它克隆检测技术 | 第18-19页 |
| 2.3 软件Bugs报告与代码修复日志 | 第19-20页 |
| 2.3.1 软件Bugs报告 | 第19-20页 |
| 2.3.2 软件修复日志信息 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于FS模型的克隆代码Bugs修复信息挖掘 | 第21-34页 |
| 3.1 Fellegi-Sunter模型 | 第21-26页 |
| 3.1.1 Fellegi-Sunter模型简介 | 第21-25页 |
| 3.1.2 FS模型在克隆代码上的相关应用 | 第25-26页 |
| 3.2 建立Bugs与克隆代码修复日志的关联 | 第26-32页 |
| 3.2.1 数据集标准化 | 第26-28页 |
| 3.2.2 FS模型挖掘数据集链接特征 | 第28-29页 |
| 3.2.3 训练FS模型中匹配对判别值 | 第29-32页 |
| 3.3 基于Fellegi-Sunter模型挖掘克隆代码Bugs的修复信息 | 第32-33页 |
| 3.3.1 建立初步关联并利用FS模型匹配对标准值验证 | 第32-33页 |
| 3.3.2 对没有建立初步链接的使用FS模型进一步挖掘 | 第33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 克隆代码稳定性度量提取与稳定性分析方法 | 第34-48页 |
| 4.1 基于脆弱性代码分析克隆代码稳定性 | 第34-44页 |
| 4.1.1 脆弱性代码 | 第34-36页 |
| 4.1.2 代码稳定性分析度量值 | 第36-37页 |
| 4.1.3 数据提取与标准化 | 第37-41页 |
| 4.1.4 克隆代码稳定性分析步骤设计 | 第41-44页 |
| 4.2 基于代码的修改频度分析克隆代码稳定性 | 第44-47页 |
| 4.2.1 提取含Bugs克隆代码和非克隆代码文件 | 第45-46页 |
| 4.2.2 统计代码文件的修改次数 | 第46页 |
| 4.2.3 统计代码文件的修改次数 | 第46-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验及其结果分析 | 第48-60页 |
| 5.1 基于脆弱性代码分析克隆代码稳定性 | 第48-55页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第48页 |
| 5.1.2 实验数据 | 第48-50页 |
| 5.1.3 实验结果及分析 | 第50-55页 |
| 5.2 基于代码的修改频度分析克隆代码稳定性 | 第55-59页 |
| 5.2.1 实验环境 | 第55页 |
| 5.2.2 实验方案设计 | 第55-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位（硕士）期间发表的论文 | 第66页 |
