基于多特征值的源代码相似性检测技术

在软件开发的过程中,开发人员通过复制粘贴式的开发方式或者模块化的开发方式来完成需求是十分常见的,这两种开发方式可以提高开发效率,但同时会导致软件系统中出现大量的相同代码或者相似代码,大量的相似代码会给软件维护等方面带来很大的困难,这也是最常见的重构对象。源代码相似性度量是指利用一定的检测方法分析程序源代码间的相似程度。该技术被应用于代码抄袭检测、代码克隆检测、软件知识产权保护、代码复用等多个领域。为了提高代码相似性度量的准确性,提出了一种基于多特征值的源代码相似性检测技术。构建了源代码注释、型构、代码文本语句与结构中特征提取的方法,并给出了源代码相似度检测的度量模型。通过与权威的代码相似检测系统Moss进行对比实验,结果表明该方法可以更准确地检测出相似代码。     

大规模软件结构度量工具设计与应用*

大规模软件的结构度量将软件中看做特殊的网络结构进而计算网络的拓扑特征以反应软件特性。实现了一种大规模软件度量工具,根据功能需求,首先给出了工具模型的整体设计;然后分别阐述了各个进程的详细设计和功能以及数据库结构的设计;最后应用工具对六种不同节点数和边数的大规模软件进行度量,计算了各个进程所要耗费的时间。结果表明,度量工具能够很好地满足功能和时间性能的要求。     

大规模软件与AS级Internet宏观拓扑结构分析比较

大规模软件与AS级Internet宏观拓扑结构的研究.对两者结构的进一步理解和应用具有重要意义.根据大规模软件结构与AS级Intemet宏观拓扑结构体现出来的复杂网络特征,分别将其抽取为网络拓扑,然后采用复杂网络的度量分析方法,从连通性、度分布特征、小世界特征和层次性4个方面进行了分析比较,得到了大规模软件与AS级Internet在宏观拓扑结构上的若干异同之处,并讨论了其产生原因.     

基于用户复杂网络特征分类的协同过滤模型

协同过滤算法被广泛应用的同时一直存在着伸缩性和可扩展性困难的问题。针对该问题,提出了一种基于用户复杂网络特征分类的推荐系统协同过滤模型。首先,在用户集中基于度值选择特征用户,建立相似性阈值实现非特征用户分组;然后,构建用户—用户相似性网络,通过K-core分解完成网络中的社区标记;最后,目标用户在组内选择邻居,实现电影评分预测。基于MovieLens和Netflix数据集的实验结果表明,该算法与经典协同过滤算法相比,提升了时间和空间的性能,展现了更为出色的伸缩性和可扩展性。     

浅析四川绵竹年画的色彩特征

绵竹年画是中国四大木板年画之一,与川戏、川菜一道选为四川文化三绝[1]。绵竹年画匠人把对色彩的原始感觉反映到了画面之中,文章通过对其色彩的象征性、装饰性以及色彩的大众性进行分析,找到绵竹年画的色彩特征,为其传承发展开辟新的思路。