【摘 要】
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近年来,随着软件需求的不断增加,开发人员通过复用已有的代码向项目中引入了大量的克隆代码。随着软件版本的迭代和更新,克隆代码会发生变化,而克隆代码变化会导致额外的维护
【机 构】
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华南理工大学计算机科学与工程学院,华南理工大学梅州技术研究院,广东工业大学计算机学院,华南农业大学数学与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61370103),广州产学研基金(201902020004),梅州产学研项目(2019A0101019)
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近年来,随着软件需求的不断增加,开发人员通过复用已有的代码向项目中引入了大量的克隆代码。随着软件版本的迭代和更新,克隆代码会发生变化,而克隆代码变化会导致额外的维护代价,并逐渐成为软件维护的负担。研究人员尝试利用机器学习方法开展克隆代码一致性维护需求预测研究,通过预测克隆代码的变化是否会导致额外的维护代价,来帮助软件质量保障团队更有效地分配维护资源,从而提高工作效率并降低运维成本。然而,在软件开发的初期阶段,软件项目往往没有经过充分的演化,缺少历史数据用于构建有效的预测模型,因此跨项目克隆代码一致性维护需
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