吉林大学学报(工学版) ›› 2015, Vol. 45 ›› Issue (4): 1260-1265.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201504034

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基于频繁闭合序列模式挖掘的学生程序雷同检测

王克朝1, 2, 王甜甜2, 苏小红2, 马培军2   

  1. 1.哈尔滨学院 软件学院,哈尔滨 150086;
    2.哈尔滨工业大学 计算机学院,哈尔滨 150001
  • 收稿日期:2014-01-03 出版日期:2015-07-01 发布日期:2015-07-01
  • 通讯作者: 王甜甜(1980-),女,副教授.研究方向:程序分析,软件调试.E-mail:sweetwtt@126.com
  • 作者简介:王克朝(1980-),男,讲师,博士研究生.研究方向:程序分析,软件调试.E-mail:erickcwang@126.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(61202092,61173021); 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20112302120052); 哈尔滨科技创新人才专项项目(RC2013QN010001); 黑龙江省高教学会“十二五”重点规划课题项目(HGJXHB1110957); 黑龙江省普通高校青年学术骨干项目(1254G037)

Plagiarism detection in student programs based on frequent closed sequence mining

WANG Ke-chao1, 2, WANG Tian-tian2, SU Xiao-hong2, MA Pei-jun2   

  1. 1.School of Software, Harbin University, Harbin 150086, China;
    2.School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China
  • Received:2014-01-03 Online:2015-07-01 Published:2015-07-01

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摘要： 针对学生程序抄袭导致考核可信度降低而人工检测抄袭工作量巨大的问题,提出了程序雷同检测模型,首先通过词法分析将程序转换成token序列,并将其散列映射为数字序列;然后采用BIDE挖掘算法挖掘频繁闭合序列;在此基础上,识别相似代码片段,并计算程序之间的相似度,进而判定程序是否雷同。实验结果表明,与目前应用广泛的雷同程序检测工具MOSS相比,本文方法提高了雷同检测的准确性,不但可以准确地给出雷同统计信息,还能够较为直观地显示雷同代码片段。

关键词: 计算机软件, 抄袭检测, 频繁闭合序列模式, 相似度, 雷同代码

Abstract: Plagiarism in student programs is a common phenomenon, which decreases the credibility of assessment. However, manual detection loads a heavy burden on the teachers. To solve this problem, a plagiarism detection model is proposed. First, student programs are converted into token sequences through lexical analysis. Then, the token sequences are hashed to digital sequences. Then, the frequent closed sequences are mined by the BIDE algorithm. On this basis, the similar code fragments are detected and the plagiarism programs are identified by the calculated similarity. Experimental results show that, compared with the commonly used toll MOSS, the proposed method is more precise. It can not only give accurate statistical information of similar programs, but also explicitly display the plagiarized code fragments.

Key words: computer software, plagiarism detection, frequent closed sequence mining, similarity, similar code

中图分类号: 

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