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基于抽象语法树和静态分析的克隆代码自动重构的开题报告
一、研究背景及意义
随着软件开发的不断推进和软件规模的不断扩大，代码复用的重要性日益凸显。在软件开发过程中，开发人员为了提高开发效率和代码质量，经常采用代码复制和粘贴的方式，但这种方式往往会导致代码冗余和代码重复，降低了代码的可维护性和可重用性，增加了代码的维护成本。此外，通过复制和粘贴方式产生的代码克隆在维护过程中往往要同时修改，因此，克隆代码的存在也会加剧软件代码的演化成本。
在实际的软件开发中，代码克隆已经成为一个普遍存在的问题。研究表明，代码克隆的比例往往占整个代码库的25%~50%。克隆代码的存在不仅会影响软件的维护性和演化性，同时也会影响软件的性能和安全性。为了解决代码克隆问题，克隆代码自动重构已经成为研究的热点之一。
克隆代码自动重构是指通过一系列重构操作，将代码库中的克隆代码合并或删除，从而达到减少代码冗余的效果。在这个过程中，克隆检测是克隆代码自动重构的重要前提，因为只有准确地识别克隆代码，才能进行后续的重构操作。目前，克隆检测的方法主要包括基于文本的方法、基于语法结构的方法和基于抽象语法树的方法。
近年来，随着机器学习和深度学习的发展，越来越多的研究者开始将其应用于代码克隆检测和重构中。基于机器学习的方法不仅可以提高克隆代码的检测和重构效率，同时也可以提高克隆代码检测的准确性和重构的效果。因此，基于机器学习的克隆代码自动重构技术具有广阔的应用前景和良好的研究价值。
本研究拟基于抽象语法树和静态分析的方法，研究并实现一种克隆代码自动重构技术，以提高克隆代码的检测和重构效率，并验证其准确性和效果，为克隆代码自动重构研究和实践提供参考和借鉴。
二、研究内容
本研究计划采用以下研究方法：
（1）研究克隆代码检测和重构技术，深入探讨机器学习方法在克隆代码自动重构中的应用。
（2）基于抽象语法树和静态分析，设计并实现克隆代码自动重构系统。
（3）在多个真实软件项目中，测试系统的克隆代码检测和重构效率，并验证其准确性和效果。
（4）分析实验结果，总结经验，探讨克隆代码自动重构技术的研究方向和应用前景。
三、研究计划
（1）前期准备阶段
(1)阅读克隆代码自动重构相关文献，掌握已有研究成果和研究现状；
(2)深入了解抽象语法树、静态分析和机器学习等相关技术；
(3)确定本研究的技术路线和实现方案。
（2）技术实现阶段
(1)基于Python和Java编程语言，实现克隆代码自动重构系统；
(2)利用多个开源软件项目进行实际测试，并对测试结果进行统计和分析；
(3)鉴定克隆代码自动重构系统的准确性和效果。
（3）论文撰写阶段
(1)撰写开题报告、中期报告、论文；
(2)进行学术交流和经验分享，反复修改论文，逐步完善研究成果。
四、研究成果与预期效益
（1）研究成果：
(1)基于抽象语法树和静态分析的克隆代码自动重构技术；
(2)多个软件项目的克隆代码检测和重构实验数据；
(3)开题报告、中期报告和一篇学术论文。
（2）预期效益：
(1)提高克隆代码自动重构的技术水平，为克隆代码检测和重构技术的发展做出贡献；
(2)在多个真实软件项目中验证克隆代码自动重构技术有效性，对于实际软件项目的规模扩展和开发效率提升具有重要意义；
(3)在学术界和工业界推广克隆代码自动重构技术，为软件开发和软件质量提升做出贡献。