代码克隆检测与聚类

1/1代码克隆检测与聚类第一部分代码克隆检测的分类 2第二部分克隆检测算法的比较 4第三部分聚类方法的概述 6第四部分代码块相似性度量 10第五部分克隆聚类的目标和应用 12第六部分代码克隆聚类算法 14第七部分克隆聚类的评估指标 17第八部分克隆聚类的最新进展 20

第一部分代码克隆检测的分类关键词关键要点代码克隆检测的分类

文本比较和相似度计算

-

1.基于字符比较（stringcomparison）和词法分析（lexicalanalysis）的相似度算法，如diff、LCS、编辑距离等。

2.应用哈希函数等技术，在海量代码库中快速检测克隆。

3.考虑代码上下文语义，通过抽象语法树（AST）比较和语义哈希等方法增强检测精度。

模式匹配

-代码克隆检测的分类

代码克隆检测工具根据其检测方式，可以分为四类：

基于文本的克隆检测方法

基于文本的克隆检测方法将代码视为纯文本，并通过比较文本内容来识别克隆。这些方法简单易于实现，计算复杂度低。常用的有：

*字符级匹配：逐字符比较代码，检测完全匹配的克隆。适用于小范围代码检测。

*滑动窗口匹配：以某个滑动窗口大小为单位，逐窗口比较代码。增加时间复杂度，但灵活性更强。

*令牌序列匹配：将代码分解为基本元素（令牌），然后比较令牌序列。降低比较复杂度，但可能会忽略一些差异。

基于抽象语法树（AST）的克隆检测方法

基于AST的克隆检测方法将代码解析为AST，然后比较AST的结构和语义。这些方法对代码结构和语义的变化不敏感，检测精度较高，但计算复杂度也更高。常用的有：

*AST比较：直接比较AST节点，识别结构和语义完全一致的克隆。

*树编辑距离：使用树编辑距离算法比较AST，允许一定程度的差异。

*频繁子树挖掘：提取AST中的频繁子树，用于快速识别相似代码片段。

基于距离度量或指纹的克隆检测方法

基于距离度量或指纹的克隆检测方法计算代码片段之间的相似度或指纹，并根据相似度或指纹进行比较。这些方法计算复杂度较低，适合大规模代码检测。常用的有：

*克隆度量：计算代码片段之间的相似度，如欧几里得距离、余弦相似度等。

*哈希指纹：生成代码片段的哈希指纹，并比较指纹是否相同。

*局部敏感哈希（LSH）：使用LSH技术快速查找近似相似的代码片段。

基于学习的克隆检测方法

基于学习的克隆检测方法利用机器学习或深度学习技术来识别克隆。这些方法学习代码特征和克隆模式，具有较高的检测精度，但需要大量训练数据和计算资源。常用的有：

*监督学习：使用标记的代码数据集训练模型，识别克隆并预测相似度。

*非监督学习：从代码中自动提取特征，并聚类类似的代码片段。

*深度学习：使用深度神经网络学习代码特征，实现复杂的克隆检测。第二部分克隆检测算法的比较关键词关键要点主题名称：克隆检测算法类型的比较

1.语法解析式算法：通过构造代码抽象语法树（AST）来识别克隆。

2.令牌序列对比算法：以令牌序列表示代码，并使用滑动窗口或哈希函数查找相似度。

3.基于相似性的算法：计算代码块之间的相似性分数，通常使用文本相似性度量或向量表示。

主题名称：克隆检测算法的复杂度

代码克隆检测算法的比较

1.基于文本的算法

*Token比较算法：将代码分解为标记，然后比较标记序列。

*抽象语法树(AST)比较算法：将代码转换为AST，然后比较AST的结构。

*控制流图(CFG)比较算法：将代码转换为CFG，然后比较CFG的结构。

2.基于令牌的算法

*simhash哈希算法：将代码转换为哈希值，然后比较哈希值。

*最小哈希算法：将代码分解为哈希值集合，然后比较哈希值集合。

*签名算法：为代码块生成签名，然后比较签名。

3.基于特征的算法

*VSM特征向量算法：提取代码的特征向量，然后使用余弦相似度或其他相似度度量进行比较。

*频谱特征算法：将代码转换为频谱，然后比较频谱。

*深层学习算法：使用深度神经网络从代码中提取特征，然后比较特征。

4.算法评估标准

*准确性：正确检测克隆的能力。

*召回率：识别所有克隆的能力。

*F1分数：准确度和召回率的加权平均值。

*运行时间：执行检测所需的时间。

*内存消耗：执行检测所需的内存量。

5.算法比较

不同的克隆检测算法具有不同的优势和劣势，选择最合适的算法取决于特定应用程序的要求。以下是一些常见算法的比较：

*Token比较算法（TCC）：TCC通常速度较快，但准确度较低。

*AST比较算法（ACC）：ACC通常比TCC更准确，但速度较慢。

*CFG比较算法（CCG）：CCG通常比TCC和ACC更准确，但速度也更慢。

*simhash哈希算法（SH）：SH速度非常快，但准确度一般。

*最小哈希算法（MH）：MH比SH更准确，但速度稍慢。

*VSM特征向量算法（VSM）：VSM通常比基于令牌和哈希的算法更准确，但速度较慢。

*频谱特征算法（SF）：SF比VSM更准确，但速度也更慢。

*深层学习算法（DL）：DL通常比其他算法更准确，但需要大量的训练数据并且训练时间很长。

6.算法选择

在选择代码克隆检测算法时，需要考虑以下因素：

*准确性要求：所需的准确度水平。

*召回要求：所需的召回率水平。

*运行时间约束：可接受的运行时间。

*内存约束：可接受的内存消耗。

*代码类型：要分析的代码类型（例如，编程语言、代码行数）。

7.算法组合

为了提高准确性和召回率，可以组合不同的克隆检测算法。例如，可以先使用速度较快的TCC算法识别潜在的克隆，然后使用更准确的ACC算法对潜在克隆进行进一步分析。第三部分聚类方法的概述关键词关键要点【层次聚类】

1.将数据点逐层合并，形成树状结构。

2.度量数据点相似性的指标包括欧几里德距离、曼哈顿距离、余弦相似度。

3.常用的层次聚类算法有单链接、完全链接、平均链接和Ward's方法。

【划分聚类】

聚类方法概述

聚类是无监督机器学习中一种常见的技术，旨在将一组数据项划分为相似组或群集。聚类方法有多种，每种方法都有其优点和缺点，选择合适的方法取决于数据的性质和聚类的目标。

#基于划分的聚类

基于划分的聚类算法将数据项分配到预定的群集数量。最常见的基于划分的聚类算法包括：

*K-均值聚类：K-均值算法将数据项划分为K个簇，其中K是算法的参数。算法首先随机选择K个点作为初始簇中心点。然后，算法将每个点分配到最近的簇中心点。最后，算法计算每个簇的质心（平均值），并更新簇中心点。该过程重复进行，直到簇中心点不再改变。

*层次聚类：层次聚类算法构建一个层次树或树状图，其中每个节点代表一个簇。算法从每个数据项都是一个簇开始。然后，算法根据相似性度量逐步合并簇。该过程继续进行，直到所有数据项属于一个簇。

*密度聚类：密度聚类算法（例如DBSCAN）将数据项划分为基于密度和连通性的簇。算法从一个起始点开始，并逐步扩展簇，包括与起始点足够接近的点。该过程继续进行，直到没有更多的数据项可以添加到簇中。

#基于层次的聚类

基于层次的聚类算法构建一个层次树或树状图，其中每个节点代表一个簇。最常见的基于层次的聚类算法包括：

*单链接聚类：单链接聚类算法基于簇之间最近一对数据项的相似性度量。算法首先将每个数据项作为一个簇。然后，算法逐步合并两个最相似的簇，直到所有数据项属于一个簇。

*完全链接聚类：完全链接聚类算法基于簇之间最远一对数据项的相似性度量。算法首先将每个数据项作为一个簇。然后，算法逐步合并两个最相似的簇，直到所有数据项属于一个簇。

*平均链接聚类：平均链接聚类算法基于簇之间所有数据项对的平均相似性度量。算法首先将每个数据项作为一个簇。然后，算法逐步合并两个最相似的簇，直到所有数据项属于一个簇。

#基于模型的聚类

基于模型的聚类算法将数据项建模为概率分布，然后使用模型参数来聚类数据项。最常见的基于模型的聚类算法包括：

*高斯混合模型（GMM）：GMM假设数据项来自一组高斯分布。算法使用期望最大化(EM)算法来估计模型参数。然后，算法将每个数据项分配到概率最大的高斯分布。

*混合层次模型（HMM）：HMM假设数据项来自一个隐含的马尔可夫过程。算法使用前向-后向算法来估计模型参数。然后，算法将每个数据项分配到最可能的隐含状态。

#聚类方法的比较

不同的聚类方法有不同的优点和缺点。下表总结了最常见的聚类方法的比较：

|方法|优点|缺点|

||||

|K-均值|速度快，易于实现|对初始化敏感，只能处理球形簇|

|层次聚类|可视化，可以处理任意形状的簇|计算量大，难于选择最优簇数|

|密度聚类|可以处理任意形状的簇，对噪声数据鲁棒|难以选择合适的密度和距离阈值|

|单链接聚类|快速，易于实现|容易产生链状簇，对噪声数据敏感|

|完全链接聚类|对噪声数据鲁棒|容易产生孤立簇，计算量大|

|平均链接聚类|在单链接和完全链接之间折中|计算量大，难于选择最优簇数|

|GMM|可以处理任意形状的簇，对噪声数据鲁棒|计算量大，参数敏感|

|HMM|可以处理时序数据和隐含状态|计算量大，模型复杂|

#聚类方法的选择

选择合适的聚类方法取决于数据的性质和聚类的目标。以下是一些需要考虑的因素：

*数据类型：聚类方法在不同类型的数据上表现不同。例如，K-均值聚类最适合数值数据，而层次聚类更适合分类数据。

*簇形状：聚类方法在处理不同形状的簇方面表现不同。例如，K-均值聚类只能处理球形簇，而层次聚类可以处理任意形状的簇。

*噪声数据：聚类方法在处理噪声数据方面表现不同。例如，密度聚类对噪声数据鲁棒，而单链接聚类对噪声数据敏感。

*计算量：聚类方法的计算量各不相同。例如，K-均值聚类速度快，而层次聚类计算量大。

*目标：聚类的目标会影响方法的选择。例如，如果目标是可视化数据，则层次聚类可能是一个好的选择。如果目标是检测任意形状的簇，则密度聚类可能是一个好的选择。第四部分代码块相似性度量关键词关键要点部分主题名称已给出。

主题名称：特征提取

-标识符和关键字的使用模式提取，如变量名、函数名、循环语句。

-代码结构分析，如代码块的嵌套、分支和循环结构。

-数据流分析，如变量之间的数据依赖关系和控制流。

主题名称：相似性度量

代码块相似性度量

在代码克隆检测中，代码块相似性度量是确定两个代码块是否相似或相等的主要标准。它量化了两个代码块之间的相似程度，范围从0（完全不同）到1（完全相同）。

相似性度量技术

有多种不同的技术用于计算代码块的相似性，包括：

*文本相似性度量：将代码块视为文本并使用诸如余弦相似性或编辑距离等技术比较它们。这种方法简单且易于实现，但可能会受到代码格式和注释的影响。

*令牌相似性度量：将代码块分解成令牌（例如标识符、关键字和运算符）并比较这些令牌的集合。这种方法对代码格式和注释不敏感，但需要对代码进行预处理。

*抽象语法树（AST）相似性度量：将代码块解析成AST，并比较这些AST的结构和语义。这种方法可以准确地识别相似代码，但可能计算成本更高。

*控制流图（CFG）相似性度量：将代码块转换成CFG，并比较这些CFG的结构和数据流。这种方法可以检测跳过和循环等控制流结构中的克隆。

*哈希相似性度量：计算代码块的哈希值并比较这些哈希值。这种方法速度快、效率高，但不能区分具有相同哈希值但不同的代码块（即哈希冲突）。

相似性阈值

相似性阈值是一个预定义的值，用于确定两个代码块是否被认为是克隆。通常，阈值设置为一定百分比（例如80%）。高于该阈值的度量值表示相似代码。

度量选择

代码块相似性度量的选择取决于检测目标、计算成本和准确性要求。文本相似性度量适用于快速、低成本的检测，而AST和CFG相似性度量则更准确，但计算成本也更高。哈希相似性度量可以用于大规模检测，但可能会遇到哈希冲突。

考虑因素

在选择代码块相似性度量时，需要注意以下考虑因素：

*精度：度量区分相似和不同代码块的能力。

*鲁棒性：度量不受代码格式、注释和控制流结构变化的影响。

*计算成本：度量计算相似性的速度和资源消耗。

*可扩展性：度量能够处理大量代码块的能力。

*应用领域：度量适合特定克隆检测任务的能力。

总的来说，代码块相似性度量是代码克隆检测的关键组成部分。通过仔细选择相似性度量技术和阈值，可以开发出准确、鲁棒且可扩展的克隆检测工具。第五部分克隆聚类的目标和应用关键词关键要点克隆聚类的目标

1.提高代码质量：通过检测克隆代码，可以识别潜在的错误和重复性代码，从而提高代码的可维护性和可靠性。

2.增强代码理解：克隆聚类有助于开发人员了解代码中的结构和组织，从而提高代码的可读性和可理解性。

3.促进代码重用：克隆聚类可以识别可重用的代码块，并将其提取出来，以便在其他项目中重复利用，从而降低开发成本并提高开发效率。

克隆聚类的应用

1.软件维护：克隆聚类作为软件维护的重要工具，可以帮助开发人员快速定位并修复故障，同时减少维护成本。

2.代码演化分析：克隆聚类可以跟踪代码随着时间的演变，从而提供代码演化的历史记录，并帮助开发人员了解代码中引入的变更和缺陷。

3.版权保护：克隆聚类可以帮助开发人员检测和保护他们的知识产权，防止代码未经授权的复制和分发。

4.教学和研究：克隆聚类在教学和研究中也具有重要应用，可以帮助学生理解代码设计和重用模式，并促进行业对代码克隆和聚类的深入研究。克隆聚类的目标和应用

目标

克隆聚类的主要目标是：

*识别和分组源代码库中的克隆代码段。

*量化克隆代码的存在程度。

*理解克隆代码的类型和分布。

*确定克隆代码的潜在影响。

应用

克隆聚类在软件工程和代码审查中具有广泛的应用，具体如下：

代码质量改进

*检测和消除重复代码，提高代码可维护性和可读性。

*识别不必要的代码冗余，减少错误和维护成本。

*促进代码重用，同时避免过度重复带来的风险。

软件维护

*跟踪克隆代码随时间的变化，便于维护和更新。

*自动化克隆代码的检测和报告，提高软件维护效率。

*分析克隆代码的演化模式，为代码改进提供指导。

代码理解

*帮助开发人员理解代码库的结构和组织。

*识别共同代码块，便于理解和导航大型代码库。

*提供关于克隆代码来源和目的的见解。

代码重用

*识别和提取有价值的克隆代码，用于代码重用和组件开发。

*确保克隆代码的正确和一致使用，避免代码冗余问题。

*分析克隆代码的相似性和差异，优化代码重用策略。

代码安全

*检测克隆代码中的漏洞和安全问题。

*分析克隆代码的传播模式，了解潜在的攻击面。

*增强代码审查过程，识别和修复与克隆代码相关的安全风险。

软件度量和分析

*量化克隆代码的程度，作为代码复杂性和可维护性的度量。

*比较不同代码库和项目的克隆代码分布，了解代码重用和代码质量差异。

*分析克隆代码的类型和上下文，为软件开发实践提供见解。

其他应用

*教育：帮助学生理解代码重用和软件设计原则。

*研究：为软件工程、代码克隆检测和聚类算法的研究提供数据。

*工具开发：作为克隆检测和分析工具的基础，提高代码审查和软件维护效率。第六部分代码克隆聚类算法关键词关键要点基于相似度的聚类算法

1.使用各种相似度指标（如编辑距离、余弦相似度）计算代码片段之间的相似度。

2.基于相似度值，将代码片段聚类为相似的组。

3.通过设定相似度阈值来控制聚类粒度。

基于密度的聚类算法

1.确定核心对象（密度高的代码片段）。

2.将与核心对象相邻且密度超过阈值的代码片段归为同一簇。

3.能够识别任意形状的代码克隆，包括不规则和嵌套的克隆。

基于谱聚类的算法

1.将代码片段表示为图中的节点，相似度为边的权重。

2.将图转换为矩阵（拉普拉斯矩阵）并进行谱分解。

3.根据谱分解结果将代码片段聚类为不同的组。

基于模型的聚类算法

1.使用机器学习模型来学习代码片段之间的相似性。

2.利用训练好的模型对新的代码片段进行聚类。

3.能够处理大型数据集和复杂代码结构。

基于启发式的聚类算法

1.使用启发式方法，如遗传算法或粒子群优化算法，来寻找最优聚类。

2.能够处理规模大且复杂的代码库。

3.由于启发式本质，结果可能会受到算法参数的影响。

混合聚类算法

1.结合不同聚类算法的优点，提高聚类精度。

2.例如，使用基于密度的算法作为初始聚类，然后使用基于相似度的算法进行细化。

3.能够解决特定代码克隆检测场景的复杂性。代码克隆聚类算法

引言

代码克隆是软件开发中常见的现象，指不同代码位置之间存在高度相似性的代码段。检测和聚类代码克隆对于理解代码库结构、重构优化以及识别潜在安全漏洞至关重要。

聚类算法

聚类是一项机器学习技术，用于根据相似性将数据点分组。以下是用于代码克隆聚类的主要算法：

基于谱聚类的算法

*谱聚类(SC)：将代码克隆表示为图中的节点，相似度为边权重。然后，应用谱分解技术将节点分组为聚类。

*正交谱聚类(OSC)：通过正交化相似度矩阵来提高SC的准确性。

基于密度的算法

*密度聚类(DBSCAN)：将代码克隆视为数据点，在点密度高的区域形成聚类。

*基于网格的密度聚类(GRID)：将代码克隆空间划分为网格，然后应用DBSCAN在每个网格中进行聚类。

基于层级的算法

*层次聚类(HAC)：使用树形结构逐步聚类代码克隆，从最相似的开始，直到达到聚类标准。

*凝聚层次聚类(AHC)：从最相似的代码克隆开始，逐一对聚类进行合并，形成层次结构。

基于原型的算法

*k均值聚类(K-Means)：将代码克隆分配给一系列称为原型的聚类中心。然后，更新聚类中心并重复该过程，直到收敛。

其他算法

*模糊C均值聚类(FCM)：允许代码克隆属于多个聚类，具有不同程度的隶属度。

*谱异常检测(SAD)：基于谱分解技术检测异常代码克隆，这些代码克隆可能表示错误或安全漏洞。

聚类评估

代码克隆聚类的评估通常基于以下指标：

*内部指标：使用聚类内部的度量，如连通性、轮廓系数和Davies-Bouldin指数。

*外部指标：与已知聚类标签进行比较，如准确性、精确率、召回率和F1分数。

应用

代码克隆聚类广泛应用于软件工程领域，包括：

*代码理解：将代码克隆分组有助于理解代码库结构和组织。

*重构优化：识别冗余代码并将其提取到公共函数或组件中。

*安全漏洞检测：检测潜在的安全漏洞，例如代码克隆中引入的错误或未经授权的访问。

*代码风格分析：识别编码风格不一致的代码段。

*软件维护：简化对代码库的更新和维护。

结论

代码克隆聚类算法对于理解和管理代码库中的代码相似性至关重要。通过有效地聚类代码克隆，软件工程师可以提高代码质量、简化维护并识别潜在的安全问题。研究人员仍在不断探索新的聚类算法和指标，以进一步提高代码克隆聚类的准确性和效率。第七部分克隆聚类的评估指标关键词关键要点聚类质量评估

1.内聚度量：度量聚类内成员之间的相似程度，如平均连锁距离或轮廓系数。

2.分离度量：度量不同聚类之间成员之间的差异性，如平均轮廓系数或戴维斯-包尔丁指数。

3.簇数确定:确定最佳聚类数，如轮廓系数法或伽马指数。

聚类稳定性评估

1.噪声敏感性：评估聚类结果对数据噪声的敏感性，如重采样法或主成分分析法。

2.参数敏感性：评估聚类算法对参数变化（如距离度量、连锁方式）的敏感性，如参数扰动法或交叉验证。

3.初始化敏感性：评估聚类算法对聚类中心初始位置的敏感性，如多重运行法或聚类中心稳定性度量。

聚类有效性评估

1.感知评估：由领域专家通过视觉检查或相关性分析来评估聚类结果的有效性。

2.外部评估：使用外部标签（如已知类标签）来比较聚类结果，如兰德指数或调整后的兰德指数。

3.内部评估：基于聚类结果本身来评估其有效性，如加利福尼亚大学范宁指数或基于熵的度量。

聚类差异评估

1.差异统计检验：使用统计检验（如卡方检验或F检验）来确定不同聚类结果之间的显著差异。

2.距离度量：使用聚类距离度量（如杰卡德距离或余弦相似度）来量化聚类结果之间的差异。

3.可视化对比：通过并排可视化聚类结果或使用聚类树来比较和评估差异。

聚类趋势分析

1.聚类动态：分析聚类结果随时间或迭代次数的变化，以识别趋势和演化模式。

2.聚类演算法比较：比较不同聚类算法在数据上的性能，以识别最适合的算法。

3.特征重要性：确定对聚类结果影响最大的特征，从而了解代码克隆背后的潜在因素。

聚类前沿进展

1.深度学习聚类：利用深度神经网络来学习代码克隆的表示，从而提高聚类准确性。

2.流聚类：在数据流不断增加的情况下进行聚类，以实时识别和跟踪代码克隆。

3.迁移学习聚类：将来自其他项目的聚类知识迁移到新项目，以提高聚类效率和准确性。代码克隆聚类的评估指标

外部度量

外部度量衡量聚类结果与真实标签之间的相似性。

*准确率：衡量聚类结果中正确标记的代码克隆对的比例。

*召回率：衡量实际的代码克隆对中有多少被聚类结果正确识别。

*F1分数：准确率和召回率的加权平均值。

*兰德指数：衡量聚类结果和真实标签之间的相似度。

*互信息：衡量聚类结果和真实标签之间相互依赖的程度。

内部度量

内部度量衡量聚类结果本身的质量，而不依赖于真实标签。

*Silhouette系数：衡量每个元素与其所属聚类的相似度与其他聚类的相似度之间的差异。

*Calinski-Harabasz指数：衡量聚类结果的内部凝聚力和外部分离。

*Davies-Bouldin指数：衡量聚类结果的紧密性和分离性。

*Dunn指数：衡量聚类结果的直径和聚类之间的最小距离之间的关系。

*Trace统计量：衡量聚类结果的总离散度。

数据量化度量

数据量化度量衡量聚类结果中代码克隆数据的信息含量。

*克隆组大小分布：描述不同大小的克隆组的数量分布。

*克隆组中克隆对的平均相似性：衡量克隆组内部代码克隆对的平均相似性。

*克隆组中克隆对的最长相似子序列：衡量克隆组内部代码克隆对的最长相似子序列长度。

*克隆组中克隆对的覆盖范围：衡量代码克隆对在文件中的覆盖范围。

其他考虑因素

除了上述指标外，还应考虑以下因素：

*聚类算法：不同的算法可能会产生不同的聚类结果，因此选择合适的算法至关重要。

*阈值选择：许多聚类算法需要阈值来确定克隆对或克隆组。设定合适的阈值对于获得有意义的结果至关重要。

*聚类粒度：聚类粒度是指聚类结果中克隆组的大小。不同的聚类粒度可能适合不同的应用场景。

*效率和可扩展性：聚类算法应该高效且可扩展，以便在大规模代码库上运行。第八部分克隆聚类的最新进展关键词关键要点文本相似性度量的新方法

1.探索基于语义表示、词嵌入和语言模型的文本相似性度量方法。

2.考察跨语言和不同领域的文本相似性度量技术的泛化能力。

3.评估和比较不同相似性度量方法在克隆检测和聚类任务中的有效性。

高级机器学习算法

1.利用监督学习和无监督学习算法来识别和聚类克隆代码。

2.探讨深度神经网络、支持向量机和决策树等算法在克隆检测中的应用。

3.研究半监督和主动学习方法，以提高克隆聚类的准确性和效率。

克隆演化分析

1.开发技术来跟踪克隆代码在软件生命周期中的演化。

2.分析克隆代码的引入、修改和删除模式，以了解软件维护和改进实践。

3.探索克隆演化和软件质量、维护性和安全性的关系。

克隆检测工具的集成

1.集成不同的克隆检测工具以提高克隆识别的准确性和全面性。

2.开发可扩展且可互操作的框架，以促进不同克隆检测工具之间的信息共享。

3.利用云计算和分布式计算技术来提高克隆检测和聚类的速度和可扩展性。

克隆聚类的应用

1.探索克隆聚类在软件维护、重构和漏洞检测等软件工程任务中的应用。

2.研究克隆聚类在剽窃检测、知识共享和软件质量保证中的潜力。

3.开发克隆聚类驱动的推荐系统，以辅助程序员在代码库中查找和重用代码片段。

可解释性和可视化

1.开发可解释的克隆检测和聚类算法，以帮助程序员理解克隆代码的性质