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        相似度檢測技術(shù)在計算機(jī)實(shí)驗(yàn)教學(xué)中的應(yīng)用研究

        2018-01-18 11:14:55張華周學(xué)權(quán)張淼鄭宏珍初佃輝
        電子技術(shù)與軟件工程 2017年21期
        關(guān)鍵詞:實(shí)驗(yàn)教學(xué)

        張華++周學(xué)權(quán)++張淼++鄭宏珍++初佃輝

        摘 要計算機(jī)實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺是現(xiàn)代實(shí)驗(yàn)教學(xué)改革的一個重要內(nèi)容。然而,在以往的實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式中,僅憑教師檢查很難發(fā)現(xiàn)學(xué)生作業(yè)是否抄襲。為了解決此問題,本文將基于數(shù)字指紋的代碼相似度檢測算法應(yīng)用到程序設(shè)計實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺中。實(shí)踐表明,學(xué)生之間的抄襲現(xiàn)象得到控制,教師的評判工作量也大大降低。

        【關(guān)鍵詞】相似度檢測 實(shí)驗(yàn)教學(xué) 代碼抄襲

        1 計算機(jī)實(shí)驗(yàn)教學(xué)中存在的問題

        在程序設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法等課程的實(shí)驗(yàn)教學(xué)中,部分學(xué)生由于沒有學(xué)好課程或者出于其他目的,會抄襲其他同學(xué)的作業(yè)。在這種情況下,教師在檢查學(xué)生實(shí)驗(yàn)作業(yè)的同時,還要在大量的作業(yè)中檢查抄襲現(xiàn)象,這無疑地增加了教師的工作量,有時甚至很難通過手工操作完成。因此,實(shí)現(xiàn)代碼相似度的自動檢測,具有很重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        國外對代碼相似度檢測的研究起步較早。MOSS,Jplag,SIM和YAP系列等系統(tǒng)都是比較著名的代碼相似度檢測工具。其中MOSS和Jplag還有支持WEB訪問的調(diào)用接口。國內(nèi)也出現(xiàn)了不少具有相似度檢測功能的在線實(shí)驗(yàn)平臺,如哈工大的高級語言程序設(shè)計能力訓(xùn)練平臺及考試系統(tǒng)、國防科大的Trustie、浙大的PTA、成都琛石科技的實(shí)驗(yàn)樓等。

        基于以上對代碼相似度檢測算法和系統(tǒng)研究現(xiàn)狀的分析,本文結(jié)合基于數(shù)字指紋的代碼相似度檢測算法完成代碼相似度檢測模塊的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)。

        2 相似度檢測需求分析與設(shè)計

        2.1 需求分析

        應(yīng)用于程序設(shè)計實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺中的代碼相似度檢測模塊應(yīng)符合以下要求:

        (1)應(yīng)當(dāng)基于一種可靠的代碼相似度計算方法;

        (2)所基于的算法應(yīng)易于移植(可針對不同語言);

        (3)友好的用戶界面,方便教師對學(xué)生在線提交的作業(yè)進(jìn)行抄襲檢查;

        (4)輸出信息中應(yīng)明確給出所有具有抄襲嫌疑的代碼。

        只有達(dá)到這樣的要求,才能減輕教師的工作量并在有效降低抄襲率的情況下提高實(shí)驗(yàn)教學(xué)的質(zhì)量。

        2.2 流程設(shè)計

        代碼相似度檢測是程序設(shè)計實(shí)驗(yàn)平臺的核心子功能,教師通過選擇學(xué)期號、課程號、實(shí)驗(yàn)號和編碼語言,對學(xué)生上傳的源代碼進(jìn)行相似度的檢測,代碼檢測流程如圖1所示。可以看出,送入相似度檢測內(nèi)核的文件不僅是根據(jù)學(xué)期號、課程號和實(shí)驗(yàn)號獲得的代碼文件,有時還要有檢測范圍選擇。同班檢測時,是最小的檢測范圍,僅僅針對檢測目錄下相同班號的代碼文件進(jìn)行檢測;同屆檢測,對檢測目錄下的所有文件進(jìn)行檢測;隔屆檢測,則需要引入往屆學(xué)生提交的代碼作為參考文件來進(jìn)行檢測。

        2.3 算法設(shè)計

        借鑒論文中的思想,將數(shù)字指紋提取算法作為抄襲檢測模塊的核心?;跀?shù)字指紋的代碼相似度檢測算法的具體步驟如下:

        Step 1 預(yù)處理:對程序源代碼進(jìn)行過濾和替換處理。首先,把程序中所有的注釋、空行、宏命令、與代碼語義無關(guān)的內(nèi)容全部去掉。

        Step 2 分詞:將代碼中所含的不同類型的符號之間加上間隔符“空格”,若原來就有空格的則予以保留。

        Step 3 格式化:將用戶自定義的標(biāo)識符替換成UDEF,將數(shù)據(jù)類型替換成DTYPE,將標(biāo)準(zhǔn)輸出printf及內(nèi)容替換成printf(),將cout及內(nèi)容替換成cout<<,并且刪除代碼中詞語詞之間的空格。

        Step 4 數(shù)值化:將代碼重疊切分成長度為g的特征片段,根據(jù)哈希函數(shù)計算得到數(shù)值集合。假設(shè)起始位置為i,對于長度為g的特征片段,其哈希值計算公式如下:

        (1)

        其中Ci是該片段中某個字符對應(yīng)的ASCII碼,g是片段長度即指紋粒度,M是一個很大的數(shù)。

        Step 5 指紋化:從獲得的數(shù)值序列中去掉無效數(shù)值集合(由代碼編寫規(guī)則產(chǎn)生的相同代碼片段,經(jīng)數(shù)值化處理生成的集合)后,對有效數(shù)值序列進(jìn)行重疊切分,并采用最小Hash法獲取最終的數(shù)字指紋序列,即對有效數(shù)值序列進(jìn)行重疊切分,窗口大小為w,其次在每個切分過后的數(shù)值片段中選擇最小的Hash值,其中每個位置的數(shù)值只能被選擇一次。

        Step 6 相似度計算:獲取兩段代碼的數(shù)字序列后,通過二者間最長公共子序列求得相似度值。

        (2)

        其中F(A)、F(B)為分別表示代碼A和B的數(shù)字指紋序列,|LCS(F(A),F(xiàn)(B))|表示指紋序列之間的最長公共子序列。

        3 算法應(yīng)用

        上述相似度檢測算法在我校數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)踐教學(xué)平臺中進(jìn)行了應(yīng)用。教師進(jìn)入如圖2所示的代碼查重頁面,通過下拉框選擇學(xué)期號、課程號、實(shí)驗(yàn)題號(大實(shí)驗(yàn)標(biāo)題序號,子實(shí)驗(yàn)標(biāo)題序號),點(diǎn)擊“提交”便會得到一個要檢測的文件清單。點(diǎn)擊“查看結(jié)果”則啟動相似度檢測功能,并返回如圖3所示的檢測結(jié)果,這里只截取了其中的一條。File1和File2分別對應(yīng)相似度檢測模塊所檢測的兩個文件,Matched代表這兩個文件的相似程度。點(diǎn)擊任意一側(cè)的藍(lán)色鏈接,還可以具體查看該側(cè)代碼和另一側(cè)代碼相似的部分,并以紅色標(biāo)出,方便教師對抄襲行為進(jìn)行詳細(xì)鑒定,保證實(shí)驗(yàn)的質(zhì)量和成績的公平性。

        4 結(jié)束語

        本文實(shí)現(xiàn)的基于數(shù)字指紋的代碼相似度檢測算法可以應(yīng)用到程序設(shè)計實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺中。一方面,能夠給出源程序間的相似度值,減少教師的工作量;同時,還能給出相似代碼的具體位置,以便教師進(jìn)一步人工比對,保證公平性。下一步將開發(fā)對多文檔程序的相似度檢測模塊,并設(shè)計更加優(yōu)化的相似度檢測算法。

        參考文獻(xiàn)

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        作者簡介

        張華(1978-),男,內(nèi)蒙古自治區(qū)通遼市人。碩士學(xué)位。講師。主要研究方向?yàn)樵诰€教學(xué)、服務(wù)大數(shù)據(jù)。

        周學(xué)權(quán)(1979-),男,廣東省惠州市人。碩士學(xué)位。講師。主要研究方向?yàn)閭€性化教學(xué)、服務(wù)大組合與優(yōu)化。

        張淼(1979-),女,內(nèi)蒙古自治區(qū)包頭市人。碩士學(xué)位。講師。主要研究方向?yàn)橛行Ы虒W(xué)、密碼學(xué)及其應(yīng)用。

        作者單位

        哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 山東省威海市 264209endprint

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