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大致的sim代码相似度算法已被实现。

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简介:
该SIM代码相似度算法的实现已经基本完成,其核心在于利用最长公共子序列(LCS)和动态规划(DP)技术进行比较分析。

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客服
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  • SIM基本
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    本文介绍了SIM代码相似度算法的基础概念及其基本实现方式,旨在帮助读者理解并应用该算法进行高效的代码相似性分析。 SIM代码相似度算法的核心实现方法是使用最长公共子序列(LCS)和动态规划(DP)。
  • 用Python余弦(文本
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言来计算余弦相似度,这是一种衡量文本间相似性的常用方法。通过向量空间模型将文档转换为数值形式,并利用NumPy库进行高效的数学运算,帮助读者掌握从数据预处理到代码实现的全过程。适合对自然语言处理感兴趣的初学者和进阶学习者参考。 余弦相似度算法是一种用于计算两个向量之间角度的 cosine 值的方法,该值可以用来衡量这些向量之间的相似性。在数据挖掘、推荐系统等领域中,这种算法被广泛应用于文本分析和信息检索等方面,以确定文档或词汇之间的语义关系。
  • 余弦
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    本文介绍了余弦相似度算法的基本原理及其在数据挖掘和信息检索中的应用,并提供了具体的实现方法。 该算法用于判定文本相似性,并能评估两个用户的相似度。算法用C#编写并已封装完成,如有需要请留言。
  • 基于MATLAB及SSIMIDL
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    本项目致力于开发一套在MATLAB环境下运行的相似度计算工具包,并实现了SSIM算法在IDL语言中的应用,旨在提供一种高效的图像质量评估解决方案。 这是用于计算两个图像之间的结构相似性(SSIM)索引的算法实现。 该代码是基于Christiaan Boersma博士的研究工作移植到Matlab版本的实现: --- Boersma,C.,Bregman,J.,Allamandola,LJ,“跨越反射星云、H ii地区和行星状星云的多环芳烃的电荷状态”,2018年,《天体物理学杂志》,第858卷第67页。 --- 使用此代码时,请参考: --- Wang,Z.,Bovik,AC,Sheikh,HR,Simoncelli,EP,“图像质量评估:从错误可见性到结构相似性”,2004年,《IEEE Transactions on Image Processing》,第13卷600页。 --- 请注意,Python中scikit-image包在其指标模块中提供了SSIM算法的实现。 输入项: - img1:要比较的第一张图片。 - img2:正在比较的第二张图片。 - K:SSIM索引公式中的常量(请参考上述文献)。 默认值为K=[0.01, 0.03]。 - window:用于统计的本地窗口(请参阅上述文献)。 默认窗。
  • 比较工具.rar_Code Similarity_kkksc03__分析_
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    本资源为一个用于评估和对比不同代码片段之间相似性的实用工具。通过深入分析源码,帮助开发者快速定位重复或类似的代码段,适用于提高软件开发效率及质量控制场景下使用。 比较代码相似度,并提供登录功能以及两步验证等功能。
  • 余弦
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    本段代码实现了基于余弦相似度的计算方法,适用于向量空间模型中的文本比较或推荐系统中物品间的相似性分析。 文档提供了余弦相似度计算的代码,在文本分类任务中用于计算文本之间的相似度值,并据此进行分类。
  • 余弦Matlab-code:coseineSimilarity 计隔间余弦
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    本代码提供了计算向量之间余弦相似度的功能,采用Matlab语言编写。适用于信息检索、推荐系统等领域中衡量文本或项目间语义相似性的需求。 余弦相似度计算的Matlab脚本可以从免疫数据库读取数据并计算不同特征样本之间的余弦相似度。使用方法如下:-dnameofdatabase 指定数据库名称 -snameofsubject 指定受试者名称 -ffieldofthecolumnsusedtoseparatedata 分隔数据所用的字段名 -tsizethreshold 克隆大小阈值,即在一个或多个组织样本中至少有20个实例。 例如:bash calCosSim.sh -dlp11 -sD207 -ftissue -t20 将计算来自数据库lp11的受试者D207的组织样本之间的余弦相似度,并仅使用在至少一个组织样本中具有至少20个实例的克隆。 注意:您需要有访问该数据库的权限,同时应在security.cnf文件中替换您的用户名和密码以确保安全连接。 方法说明: 我们定义“唯一序列实例”为独特突变序列的数量加上在一个或多个测序文库中的相同独特序列的所有不同实例总和。这被称为混合克隆大小度量。 当提到两个隔间的重叠情况时,设定的下限克隆大小有助于确保整个场景有足够的覆盖范围。
  • 关于程序研究
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    本研究聚焦于探索并开发新的算法来精确衡量不同程序代码间的相似性,旨在提升软件工程中的复用性和维护效率。通过深入分析现有技术的局限性,并提出创新性的解决方案,以期为相关领域提供有力的技术支持与理论指导。 ### 程序代码相似度度量算法研究 #### 一、引言 程序代码相似度度量技术在防止代码剽窃方面扮演着至关重要的角色。随着计算机编程教育的普及和技术的发展,确保学生作业的独特性和避免抄袭变得越来越重要。通过衡量两个程序之间的相似性,并提供一个具体的数值表示这种关系,我们可以判断一个程序是否完全或部分复制自另一个程序,进而确定是否存在抄袭行为。此外,这项技术还能帮助评估学生的代码标准化程度,实现自动化的作业批改和试卷评阅。 #### 二、程序代码相似度度量技术概述 ##### 2.1 早期的研究 早在二十世纪七十年代初期,学者们已经开始研究如何防止大规模的编程抄袭以及相关的软件工具。其中最具代表性的方法是Halstead提出的软件科学度量法,该方法通过统计操作符和操作数的数量来衡量程序复杂性和工作量。尽管这种方法简单易行,但由于忽略了许多结构信息导致检测结果不够准确。 ##### 2.2 属性计数法的局限性及改进 - **局限性**:仅依靠操作符和操作数数量无法全面反映程序结构特征,容易产生误判。 - **改进措施**:引入更多程序结构数据如控制流、变量依赖关系等可以显著提高检测准确度。例如McCabe提出的圈复杂度方法通过计算执行路径的数量来衡量控制流程的复杂性,并为属性计数法提供补充。 ##### 2.3 结构度量法的应用 - **控制流分析**:评估程序结构,如分支和循环。 - **代码嵌套深度分析**:检查函数或语句块之间的层次关系,以识别复杂的逻辑构造。 - **数据依赖性分析**:通过追踪变量间的相互作用来理解程序内部的逻辑。 #### 三、串的散列值匹配算法 为解决现有技术存在的问题,本段落提出了一种改进后的源代码相似度测量方法——基于Karp-Rabin和最长公共子字符串(LCS)算法思想设计的新策略。此法旨在提高评估效率与准确性的同时保持其有效性。 ##### 3.1 Karp-Rabin算法简介 Karp-Rabin是一种高效的文本搜索技术,通过计算模式串的散列值来快速定位目标序列中的匹配项。这种方法能够迅速排除不匹配情况,从而减少不必要的比较操作。 ##### 3.2 最长公共子字符串(LCS)算法 LCS用于寻找两个序列中最长相同部分,在代码相似度测量中具有广泛应用价值。通过找出两段程序间的最长共同片段可以评估它们之间的相似程度。 ##### 3.3 改进的散列值匹配算法 - **基本思路**:结合Karp-Rabin高效的哈希计算能力和LCS的高度准确性,设计出一种新的对比策略。 - **具体步骤**: - 提取待比较代码的关键部分并预处理; - 计算这些片段的哈希码; - 使用LCS确定两段程序中的最长共同子串; - 根据公共子字符串长度及其它因素(如散列值匹配情况)综合评估相似度。 - **优势**:此算法在保持准确性的前提下显著提高了测量速度,适合大规模代码库的检测需求。 #### 四、结论 程序代码相似性衡量技术对于维护学术诚信和确保作业项目的原创性至关重要。不断探索和发展新的方法与工具能够更精确高效地识别抄袭行为,并支持自动化评估过程。未来研究可能包括进一步优化现有算法以及利用更多维度的信息来增强测量的准确性和可靠性。
  • Java文本
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    本项目采用Java语言开发,专注于高效准确地计算和比较两段文本之间的相似度,适用于内容去重、推荐系统等领域。 使用Java实现输出文本相似度的代码如下所示。该代码可以运行,并且会产生具体的数值结果。 假设我们有两段字符串需要计算它们之间的相似度: ```java public class TextSimilarity { public static void main(String[] args) { String text1 = 这是一个示例句子; String text2 = 这是另一个不同的句子; double similarityScore = calculateSimilarity(text1, text2); System.out.println(文本相似度分数: + similarityScore); } private static double calculateSimilarity(String str1, String str2) { // 这里可以使用如Jaccard相似性、余弦相似性等方法来计算字符串之间的相似度 // 为了简化,这里假设已经有一个函数getNormalizedVector()返回归一化后的词向量 double[] vector1 = getNormalizedVector(str1); double[] vector2 = getNormalizedVector(str2); return cosineSimilarity(vector1, vector2); } private static double cosineSimilarity(double[] v1, double[] v2) { // 计算余弦相似度 if (v1.length != v2.length) throw new IllegalArgumentException(向量维度不匹配); double dotProduct = 0.0; double normA = 0.0; double normB = 0.0; for(int i=0;i