基于随机森林与梯度提升决策树的代码抄袭检测模型研究



基于随机森林与梯度提升决策树的代码抄袭检测模型研究

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基于随机森林与梯度提升决策树的代码抄袭检测模型研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-6页
第1章绪论	第9-14页
1.1 课题背景	第9-10页
1.2 国内外现状	第10-11页
1.3 论文研究内容	第11-12页
1.4 论文的组织结构	第12-13页
1.5 本章小结	第13-14页
第2章相关技术概述	第14-19页
2.1 数字指纹技术	第14页
2.2 决策树	第14-15页
2.3 熵	第15-17页
2.4 随机森林	第17页
2.5 梯度提升决策树	第17-18页
2.6 本章小结	第18-19页
第3章机器学习特征提取与计算	第19-36页
3.1 数字指纹计算代码相似度	第19-27页
3.2 特征定义	第27页
3.3 特征计算	第27-34页
3.4 结合RF与 GBDT的学习模型	第34-35页
3.5 本章小结	第35-36页
第4章机器学习算法设计与测试	第36-46页
4.1 OJ系统抄袭检测流程设计	第36-39页
4.2 嫌疑区间上限及下限(阈值SRT)的动态调整	第39-40页
4.3 机器学习算法测试	第40-45页
4.4 本章小结	第45-46页
第5章在线代码提交与抄袭检查系统设计与实现	第46-60页
5.1 教师需求分析	第46-47页
5.2 学生需求分析	第47-48页
5.3 系统功能模块设计	第48-49页
5.4 数据库设计	第49-52页
5.5 特征处理模块实现	第52-55页
5.6 特征计算模块实现	第55-59页
5.7 本章小结	第59-60页
第6章总结与展望	第60-62页
6.1 总结	第60页
6.2 展望	第60-62页
参考文献	第62-65页
攻读学位期间的研究成果目录	第65-66页
致谢	第66页

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