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基于AST的多语言代码抄袭检测研究的中期报告 1. 研究背景和意义 在现代软件开发领域中，代码抄袭现象十分普遍。为了保证软件质量和知识产权的合法性，对代码抄袭的检测显得尤为重要。目前，常见的代码抄袭检测方法主要是基于文本相似度的算法，但这种方法往往难以发现结构和语法相近但文本不同的代码，因此需要一种能够有效检测代码语法相似性的工具。基于AST的多语言代码抄袭检测方法，可以对不同编程语言的代码进行高效准确的比较，具有非常广阔的应用前景。 2. 研究内容和进展 本研究的主要内容是基于AST的多语言代码抄袭检测方法，对不同编程语言的代码进行语法分析和比较，并识别出相似的代码片段。研究进展如下： 2.1 实现多语言代码解析器 针对Java、C/C++、Python等多种编程语言，我们实现了对应的代码解析器，将代码转化为统一的AST表示形式。在解析过程中，我们考虑了语言特性和代码结构的各种情况，如函数调用、循环、分支、异常处理等。 2.2 设计AST基础表示、过滤器和比较算法 为了对多语言代码进行比较，我们设计了AST基础表示，包括节点类型、属性和子节点等。同时，为了减少不同语言的差异性，我们设计了AST过滤器，用于将AST转化为与语言无关的表示形式。在比较算法方面，我们主要采用了结点序列匹配算法，通过比较代码的结构和节点属性，找出相似的代码片段。 2.3 实现语法相似性检测工具 根据AST表示和比较算法，我们实现了一款多语言代码抄袭检测工具，可以自动检测输入的代码是否存在语法相似性。在测试过程中，我们用多组实际代码进行了测试，结果表明我们的算法在准确性和效率方面表现非常出色。 3. 下一步计划 在基于AST的多语言代码抄袭检测研究中，下一步我们将重点优化算法和性能，进一步提高检测的准确性和效率。具体计划如下： 3.1 基于神经网络的相似性比较算法 我们将探索更加先进的相似性比较算法，如基于神经网络的算法，优化算法，并将其融入到我们的检测工具中。 3.2 支持更多编程语言和框架 目前，我们已实现部分主流编程语言的解析器和过滤器。在未来的研究中，我们将进一步扩充支持的语言和框架，以提高检测的覆盖范围。 3.3 实现大规模场景下的检测 在实际应用中，需要对大规模的代码进行检测，这需要考虑到算法效率和性能等方面的问题。我们将针对这一需求，优化算法和工具，以实现更大规模的检测。