| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-14页 |
| 1.2.1 克隆检测 | 第10-11页 |
| 1.2.2 克隆演化 | 第11-12页 |
| 1.2.3 克隆代码有害性探索 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容及目标 | 第14-16页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 克隆代码相关概念及有害性分析 | 第17-26页 |
| 2.1 克隆代码基础 | 第17-20页 |
| 2.1.1 克隆代码及其类型 | 第17页 |
| 2.1.2 克隆代码产生原因分析 | 第17-18页 |
| 2.1.3 克隆代码检测 | 第18-20页 |
| 2.2 克隆演化模式及克隆谱系 | 第20-21页 |
| 2.3 有害克隆代码鉴定 | 第21-25页 |
| 2.3.1 克隆代码有害性表现 | 第21-22页 |
| 2.3.2 克隆的不一致改变导致程序错误 | 第22-24页 |
| 2.3.3 克隆代码有害性定义 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于主题建模技术的克隆群映射研究 | 第26-31页 |
| 3.1 主题模型 | 第26-27页 |
| 3.1.1 主题模型简介 | 第26-27页 |
| 3.1.2 主体模型在软件代码上的相关应用 | 第27页 |
| 3.2 基于主题建模技术的克隆群映射算法 | 第27-30页 |
| 3.2.1 克隆群映射算法框架 | 第27-28页 |
| 3.2.2 提取克隆群主题 | 第28-29页 |
| 3.2.3 映射克隆群主题 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 克隆有害性特征提取及其预测模型 | 第31-47页 |
| 4.1 克隆代码有害性相关度量研究 | 第31-35页 |
| 4.1.1 静态特征 | 第31-34页 |
| 4.1.2 演化特征 | 第34-35页 |
| 4.2 克隆代码有害性相关特征提取方法 | 第35-39页 |
| 4.2.1 静态特征提取方法 | 第35-37页 |
| 4.2.2 演化特征提取方法 | 第37-38页 |
| 4.2.3 克隆代码的有害性标注 | 第38-39页 |
| 4.3 有害性特征值离散化 | 第39-41页 |
| 4.3.1 离散化问题描述 | 第39页 |
| 4.3.2 几种典型的离散化算法 | 第39-40页 |
| 4.3.3 ChiMerge算法 | 第40-41页 |
| 4.4 基于贝叶斯网络的克隆有害性预测模型 | 第41-46页 |
| 4.4.1 贝叶斯网络 | 第41-42页 |
| 4.4.2 贝叶斯网络结构学习 | 第42-44页 |
| 4.4.3 贝叶斯网络参数学习 | 第44页 |
| 4.4.4 贝叶斯网络的推理 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实验及其结果分析 | 第47-56页 |
| 5.1 基于主题建模技术的克隆群映射实验 | 第47-50页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第47页 |
| 5.1.2 实验数据 | 第47-48页 |
| 5.1.3 评价方法 | 第48页 |
| 5.1.4 实验结果及分析 | 第48-50页 |
| 5.2 基于贝叶斯网络的克隆群有害性预测模型构建实验 | 第50-55页 |
| 5.2.1 实验环境 | 第50页 |
| 5.2.2 实验方案设计 | 第50-53页 |
| 5.2.3 评估方法 | 第53页 |
| 5.2.4 评估指标 | 第53-54页 |
| 5.2.5 实验结果及分析 | 第54-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 附录 | 第57-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的论文及参与的项目 | 第66页 |