公开(公告)号：CN117632249A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311664371.5

申请日：2023-12-06

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 董宇欣 ,  孙采萱 ,  阎梓宁 ,  杨宇轩 ,  池剑磊 ,  张立国 ,  李思照 ,  印桂生

IPC: G06F8/75 ,  G06F8/71 ,  G06F8/41 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于节点特征融合的图神经网络代码差异检测方法，涉及软件测试技术领域。本发明是为了解决现有代码差异检测方法还存在检测准确率低且检测过程容易丢失代码语义信息和结构信息，从而导致无法给测试人员提供准确的测试方向，进而导致测试效率低的问题。本发明包括：获取两份待比较的源代码，并对两份待比较的源代码进行预处理，获得两棵C++源代码语法树；利用源代码语法树进行图构建获得语法图，并获取语法图中节点的嵌入特征向量，将语法图和语法图中的节点的嵌入特征向量输入到GCN图卷积神经网络中，获得语法图嵌入表示；采用对语法图的嵌入表示和语法图中节点的嵌入特征向量进行节点匹配，获得G中节点的匹配关系。本发明用于代码差异检测。