title: Development of hybrid code clone detection method based on formal and DL methods
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Горовой Владимир Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Gorovoj Vladimir Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Плотников Николай Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Plotnikov Nikolaj Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шалымов Дмитрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Salymov Dmitrij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:49:48Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:49:48Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 086865
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46283
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе представлена разработка гибридного метода поиска клонов программного кода, который объединяет формальные методы и методы глубокого обучения. Обнаружение клонов кода является важной задачей в разработке программного обеспечения, так как оно способствует улучшению качества программ, снижению затрат на их поддержку и упрощению рефакторинга. Существующие инструменты, основанные на формальных методах, эффективно выявляют синтаксические клоны, но не справляются с семантическими клонами. Напротив, методы глубокого обучения хорошо обнаруживают семантические связи, но ограничены в реальных условиях. Предложенный гибридный метод использует формальный метод CCStokener и метод TBCCD, основанный на глубоком обучении. Эксперименты на бенчмарке BigCloneEval показали, что предложенная схема позволяет значительно улучшить результаты обнаружения клонов типа Moderately Type-3, повышая их полноту с 53% до 66%, сохраняя высокую точность.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper presents the development of a hybrid method for code clone detection, combining formal methods and deep learning techniques. Code clone detection is a crucial task in software development as it helps improve software quality, reduce maintenance costs, and simplify code refactoring. Existing tools based on formal methods are effective at detecting syntactic clones but struggle with semantic clones. Conversely, deep learning methods excel at identifying semantic relationships but are limited in real-world applications. The proposed hybrid method utilizes the formal method CCStokener and the deep learning-based method TBCCD. Experiments on the BigCloneEval benchmark demonstrate that the proposed scheme significantly improves the detection of Moderately Type-3 clones, increasing recall from 53% to 66% while maintaining high precision.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Обнаружение клонов кода
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Формальные методы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Гибридные методы - CCStokener - TBCCD
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Семантические клоны
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: BigCloneEval
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Программное обеспечение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Рефакторинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Code clone detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Formal methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of hybrid code clone detection method based on formal and DL methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка гибридного метода поиска клонов программного кода на основе формальных методов и методов глубокого обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: tex_project__2_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46283/2/tex_project__2_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 279,25 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Plotnikov.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46283/3/reviewSV_Otzyv_Plotnikov.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 16,52 kB