一种基于集成学习与程序切片的代码相似性动态检测方法

本发明涉及代码相似性检测技术领域，公开了一种基于集成学习与程序切片的代码相似性动态检测方法，包括：生成各源代码的抽象语法树、原始代码属性图；获取各节点的语法、数据与控制信息，构建各源代码的扩展代码属性图；对扩展代码属性图进行程序切片，生成程序切片子图，并将其节点名称通过基于语义的自动映射方法进行标准化；然后将标准的程序切片子图输入图神经网络中捕获图特征，同时将抽象语法树输入Transformer编码器中提取序列特征；最后，将生成的两种特征进行融合集成并进行相似性检测任务；该方法实现了跨语言场景下的高精度代码分类与高效语义分析。