公开(公告)号：CN108108184B

公开(公告)日：2020-12-04

申请号：CN201711380042.2

申请日：2017-12-20

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张春霞 ,  王森 ,  武嘉玉 ,  王树良 ,  牛振东 ,  张佳籴 ,  黄达友 ,  张沛炎

IPC: G06F8/74 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于深度信念网络的源代码作者识别方法，属于Web挖掘和信息抽取领域。本发明包括如下步骤：构建源代码数据集，对源代码数据进行预处理；基于连续n‑gram代码段模型提取源代码特征；基于训练源代码文件样本训练深度信念网络模型；利用经过训练的深度信念网络模型进行源代码文件的作者识别，输出源代码文件的作者识别结果。本发明将源代码作者识别问题转换为分类问题，通过深度信念网络识别源代码的作者身份，提高了作者身份识别的性能和效率，在信息检索、信息安全、计算机取证等领域具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN108108184A

公开(公告)日：2018-06-01

申请号：CN201711380042.2

申请日：2017-12-20

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张春霞 ,  王森 ,  武嘉玉 ,  王树良 ,  牛振东 ,  张佳籴 ,  黄达友 ,  张沛炎

IPC: G06F8/74 ,  G06N3/08 ,  G06N99/00

Abstract: 本发明公开了一种基于深度信念网络的源代码作者识别方法，属于Web挖掘和信息抽取领域。本发明包括如下步骤：构建源代码数据集，对源代码数据进行预处理；基于连续n‑gram代码段模型提取源代码特征；基于训练源代码文件样本训练深度信念网络模型；利用经过训练的深度信念网络模型进行源代码文件的作者识别，输出源代码文件的作者识别结果。本发明将源代码作者识别问题转换为分类问题，通过深度信念网络识别源代码的作者身份，提高了作者身份识别的性能和效率，在信息检索、信息安全、计算机取证等领域具有广阔的应用前景。