隠れマルコフモデルを用いたソースコード作成者の記述スタイルモデルの獲得

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS16-5

グループ名: 【C】平成20年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2008/08/20

タイトル(英語): Acquisition of Programmers' Coding Model using Hidden Markov Model

著者名: 大野 麻子(神戸大学),村尾 元(神戸大学)

著者名(英語): Asako Ohno(Kobe University),Hajime Mural(Kobe University)

キーワード: コーディングモデル|ソースコード|類似性検出|盗用発見|隠れマルコフモデル記述スタイル|Coding Model|Source Code|Similarity Measurement|Plagiarism Detection|Hidden Markov ModelCoding Style

要約(日本語): 本研究では,プログラミング授業で作成される課題ソースコードを対象とした,類似性検出手法を提案する.授業課題ソースコードは一般に1)ソースコード長が短く構造や意味に由来する特徴が十分に得られにくい,2)同じ出題意図に沿って作成されるためアルゴリズムが著しく類似する場合が多い,という性質をもつ.このため,現在主流となっている内容に基づく類似性検出では,盗用を正しく判別することは難しい.そこで本研究では,作成者の記述スタイルを隠れマルコフモデルをベースとしたコーディングモデルにより表現し,これを用いて作成者認識を行う.これにより,ソースコード盗用発見問題の解決を目指す.

PDFファイルサイズ: 4,433 Kバイト