# Java代码相似度计算的科普文章
在当今的软件开发环境中，代码的质量和可维护性显得尤为重要。特别是在一个大型项目中，团队成员可能会编写相似的代码，这会导致冗余和维护难度增加。因此，开发者们开始关注代码相似度计算，以发现和消除这些冗余部分。本文将介绍Java代码相似度的计算方法，并通过实例展示如何实现这一目标。
## 代码相似度的概念
代码相似度计算的目标是通过比较不同代码片段来找出它们的
前言本文介绍了3篇二进制代码相似性分析的顶会技术，他们体现了二进制代码相似性分析中一些最先进的思想。第一篇是Genius技术，是在《基于神经网络图嵌入的跨平台二进制代码相似性检测》论文中作为对比技术介绍，它首次使用图嵌入这个机器学习的概念去做二进制代码相似性分析，它涉及到了聚类算法、图比对、密码本等技术，也为后两篇论文打下了基础。第二篇是Gemini技术，它使用了更先进的Structur
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2023-12-12 15:22:15
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摘要： 为了提高源程序代码之间相似性的检测效率，提出一种基于序列聚类的相似代码检测算法． 算法首先把源代码按照其自身的结构进行分段提取，然后对各个分段进行部分代码变换，再以带权重的编辑距离为相似度量标准对这些符号进行序列聚类，得到相似的程序代码片段，以达到对源程序进行相似功能检测的目的．应用：  
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2023-10-05 16:53:53
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聚类定义 聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。是无监督的分类方式。数据的相似度度量方式 对无标识样本聚类时，必须有一种衡量样本之间相似度的方法或标准，通过这种标准来判断不同样本之间的相似性，进而来进行聚类。1.欧式距离 p=1，dist(X,Y)=|x1-x2|+|y1-y2|，这时称为曼哈顿距离。 p=2，d
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2024-09-23 18:38:34
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本文参考： [1]方磊,武泽慧,魏强.二进制代码相似性检测技术综述[J].计算机科学,2021,48(05):1-8. (信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室, 国家重点研发课题,北大核心)摘要代码相似性检测常用于代码预测、知识产权保护和漏洞搜索等领域，可分为源代码相似性检测和二进制代码相似性检测。软件的源代码通常难以获得，因此针对二进制代码的相似性检测技术能够适用的场景更加广泛。根据关注
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2023-10-24 23:38:08
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求正弦值：SIN()函数它接受一个参数，这个参数为待计算正弦值的表达式。如SELECT FName,FWeight,SIN(FWeight) FROM T_Person求余弦值：COS ()函数它接受一个参数，这个参数为待计算余弦值的表达式。如SELECT FName,FWeight, COS(FWeight) FROM T_Person求反正弦值：ASIN()函数它接受一个参数，这个参数为待计算
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2024-04-10 08:53:17
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利用直方图距离计算图片相似度计算公式：其中，G和S为两张图片的图像颜色分布直方图，N为颜色空间样点数。这里使用分块的方法计算相似度，用以提高各部分的特征，防止图片颜色相似导致计算的相似度高。利用平均哈希算法计算图片相似度计算步骤：缩放图片：一般大小为8*8，64个像素值简化色彩，转化为灰度图：可以使用Image的convert(‘L’)方法计算平均值：计算出灰度图所有像素点的像素值的平均值比较像素
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2023-11-14 10:43:11
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8. 汉明距
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2023-08-20 14:43:22
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Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。算法实现原理图解：a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abeb.将字符串想象成下面的结构。
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2023-09-01 11:49:37
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欧式距离使用差值的平和再求根即可以计算欧式距离，为了保证相似度的值在0-1范围内，可以使用如下公式：相似度 = 1/(1 + 距离),当距离为0时相似度为1，距离很远时相似度为0。# 基于欧式距离的相似度计算
def ecludSim(inA,inB):
return 1.0/(1.0 + np.linalg.norm(inA - inB))
dataA = np.array([[2, 0, 0,
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2023-07-07 16:02:51
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代码相似度计算将基于AST和Smith-Waterman算法AST (抽象语法树)AST即Abstract Syntax Trees，是源代码的抽象语法结构的树状表示，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。一般的，在源代码的翻译和编译过程中，语法分析器创建出分析树，然后从分析树生成AST。生成AST使用Python中的ast库来生成源代码的AST最简单的例子:import ast
root_no
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2023-07-29 23:14:51
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# 文本相似度计算及代码示例
## 引言
在自然语言处理领域，文本相似度计算是一项重要的任务。通过计算两个文本之间的相似度，可以帮助我们判断两个文本之间的关联程度或者进行文本分类、信息检索等任务。本文将介绍基于Java的文本相似度计算方法，并提供相应的代码示例。
## 文本相似度计算方法
文本相似度计算方法有很多种，常用的方法包括余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。下面我们将介绍余弦
原创
2023-08-29 06:16:23
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一、背景与目标我们业务维护了两个代码仓库，两端的代码很多都是一个平台先开发好，几乎直接copy到另一个仓库。于是产生了一个技术需求，实现这两个仓库代码复用。在技术预研阶段，需要统计早先copy的代码文件有多少，提前预估双端代码的大概可复用文件比例。早先我是利用Beyond Compare 手动遍历文件，依据“肉眼”去对比的，花了大概一天的时间，而且估计的数据比较粗略。考虑到这个工作以后还会碰到，而
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2024-01-25 20:23:54
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几个常用的程序块，整理一下：计算余弦相似度主要就是计算二范数，以及两个向量内积。'''
计算余弦相似度
'''
from scipy.linalg.misc import norm
def cosineSimilarity(vec1, vec2):
cosine = sum(vec1 * vec2) / (norm(vec1) * norm(vec2))
return cosine
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2024-04-18 13:03:26
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目录 1. 文本相似度问题与应用2. 文本相似度模型介绍3. 实战：基于Python实现编辑距离4. 实战：基于simhash实现相似文本判断5. 实战：词向量Word AVG1. 文本相似度问题与应用文本相似度问题文本相似度问题包含：词与词、句与句、段落与段落、篇章与篇章之间的相似度问题；以及词与句、句与段落、段落与篇章等之类的相似度问题，这里的相似指的是语义的相似。这些问题的难度递增
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2024-04-02 06:13:37
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概述 在日常生活中很多场景应用到了轨迹相似度的计算，如：地图路线匹配、发现新冠病毒易感人群等。目前主要使⽤的相似性分析⽅法可以分为基于规整的方法（包括动态时间规整（DTW）、最⻓公共⼦序列（LCSS）和基于真实序列的编辑距离（EDR）等）和基于形状的⽅法（包括 Hausdorff 距离、单向距离 (OWD) 和 Fréchet距离等）。这些传统⽅法必须计算采样点之间的距离，计算复杂，计算量⼤。
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2023-10-13 19:31:18
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关于使用tf-idf进行文本相似度的计算，个人觉得这两篇文章讲解的很好：，，大家可以去看一看。我在这里说一些自己在学习文本相似度的计算的过程中的一些感悟，以及一些自己的理解。如有不当之处，请予指正。首先应该明确，文本相似度计算就是将两个个体的特征向量化，然后通过余弦公式计算两者之间的相似性即可。（当然除了使用余弦相似度的方法，也可以用欧拉距离或者jaccard系数的方法来计算文本相似度，具体方法此
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2024-04-21 19:59:23
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# 相似度计算在Java中的实现
相似度计算是数据分析中常用的技术，广泛应用于推荐系统、文本处理等领域。本文将带领你逐步实现一个简单的相似度计算功能。在我们开始之前，首先了解整个开发流程。
## 流程概述
相似度计算的实现过程可以简化为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定相似度算法 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 |
原创
2024-09-11 03:54:39
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## Java相似度计算的实现
### 简介
在软件开发中，经常需要计算两个文本或字符串之间的相似度。在Java中，可以使用不同的算法来实现相似度计算，如余弦相似度、Jaccard相似度等。本文将介绍一种常用的计算文本相似度的方法，并提供具体代码示例。
### 流程概述
下面是计算Java相似度的流程概述：
```mermaid
pie
title Java相似度计算流程
原创
2023-09-23 05:17:12
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概述密码相似度一般运用在大数据的风险控制领域，当用户登陆是，把当前输入密码与用户历史密码进行做相似度计算，由于相同用户对于自己的密码管理也基本都是比较相似的，相似度过低就被认定当前登录操作有风险。设计思路做密码相似度计算是一个抽象的过程，传统的java代码无法处理这种抽象的计算。只有通过数学建模，建立一个比较两对象的相似度模型，把比较的两者密码换算成两个向量，把历史密码中的出现的字符作为向量特征，
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2024-02-12 14:22:33
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