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一种基于局部和全局特征的特征依恋代码味道检测方法

摘要

本发明涉及一种基于局部和全局特征的特征依恋代码味道检测方法,属于计算机软件重构技术领域。本方法能够自动地提取代码中的特征信息,消除了人工提取特征的步骤,降低了人力成本,能够将提取出的特征信息与检测结果自动匹配,减少了人工设计规则的时间和人力成本。除加入已有代码度量中的结构化信息,还加入了源代码中局部特性信息和全局特征信息,可以辅助已有的度量值检测方式,对代码味道进行更深入的检测。本方法与基于传统机器学习的代码味道检测方法相比,提高了检测的精准率和查全率。

著录项

  • 公开/公告号CN112698833B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京理工大学;

    申请/专利号CN202011631064.3

  • 发明设计人 施重阳;殷昕;江贺;

    申请日2020-12-31

  • 分类号G06F8/41;G06F16/35;G06F40/284;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张利萍

  • 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

  • 入库时间 2022-08-23 13:44:59

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-31

    授权

    发明专利权授予

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