SimCad: An extensible and faster clone detection tool for large scale software systems
Notice bibliographique
Résumé
Code cloning is an inevitable phenomenon in evolution of software systems. To reduce the harmful effects of clones in software evolution, they need to be identified correctly as well in a time efficient way. There might be various types of clones in a software system. Earlier research shows detection of near-miss clones in large datasets appears to be costly in terms of time and memory. Among the clone detection tools available in practice, not very many of them are found effective in that regard. In this paper we present a standalone clone detection tool SimCad. It is based on a highly scalable and faster clone detection algorithm designed to detect both exact and near-miss clones in large-scale software systems. One of the potential aspects of SimCad is that its clone detection function is made more portable by packaging it into a library called SimLib. Thus, SimLib now can be used as an off-the-shelf clone detection library that can be easily integrated into other applications that are designed to work based on detected clones. For example, a standalone tool or an Integrated Development Environment (IDE) plugin can use SimLib for realtime clone detection while providing its own services like clone visualization and/or clone management functionalities. We hope that both researchers and developers would enjoy and utilize the benefit of using these tools in different aspects of detection and management of clones in software.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».