Programvara klon upptäckt är ett viktigt problem för programvaruunderhåll och utveckling och det har dragit till sig massor av uppmärksamhet. Men befintliga metoder ignorera ett faktum att människor skulle märka par av kodfragment som klon endast om de råkar upptäcka klonerna medan ett stort antal oupptäckta klonpar och icke-klon par lämnas omärkta. I detta dokument, hävdar vi att klon detektion uppgift i den verkliga världen bör formaliseras som en Positiv-omärkt (PU) lärande problem, och ta itu med detta problem genom att föreslå en ny positiv och omärkt inlärningsmetod, nämligen CDPU, för att effektivt upptäcka programvara funktionella kloner, dvs. bitar av koder med liknande funktionalitet men olika på både syntaktisk och lexikal nivå, där adversarial utbildning används för att förbättra robustheten i den lärda modellen till de icke-klon par som ser extremt lik men beter sig annorlunda. Experiment på riktmärken för detektering av programvaruklon visar att det föreslagna tillvägagångssättet tillsammans med kontradiktorisk utbildning överträffar de senaste metoderna för detektering av programvarufunktionella kloner.
Nyligen, CDPU REF har föreslagits att formalisera klon detektion uppgift som ett Positivt Omärkt (PU) lärande problem och utnyttja de omärkta data för att förbättra detektionen prestanda.
Positive and Unlabeled Learning for Detecting Software Functional Clones with Adversarial Training
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}