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程序中若岀現(xiàn)代碼壞味將嚴(yán)重影響其質(zhì)量且難以對軟件維護(hù)提供保障。針對機(jī)器學(xué)習(xí)算法在代碼壞味檢測中準(zhǔn)確度較低以及數(shù)據(jù)集僅存在單一類型代碼壞味的問題,提岀出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼壞味檢測方法??紤]軟件實際開發(fā)過程中會存在不同類型的壞味,對數(shù)據(jù)類、上帝類、長方法和特征依戀4種代碼壞味進(jìn)行研究并將其合并為方法級別和類級別的2種壞味數(shù)據(jù)集,根據(jù)數(shù)據(jù)集中的標(biāo)簽信息進(jìn)行有監(jiān)督深度學(xué)習(xí),進(jìn)而構(gòu)建代碼壞味的真假陽性檢測模型。實驗結(jié)果表明,相比基于機(jī)器學(xué)習(xí)和基于度量的代碼壞味檢測方法,該方法的平均準(zhǔn)確度提高15.19%,平均F1值提高58.39%。
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