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龙图腾网获悉北京高质系统科技有限公司申请的专利基于软件复用特征学习的开源代码溯源检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111241497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010091777.9，技术领域涉及：G06F21/16；该发明授权基于软件复用特征学习的开源代码溯源检测方法是由严亮设计研发完成，并于2020-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于软件复用特征学习的开源代码溯源检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于软件复用特征学习的开源代码溯源检测方法，该方法主要是根据进行溯源检测的软件特征，从搭建的复用特征关联模型的关联规则表中查询到对应的被复用开源软件特征集合及其复用概率，按照复用概率从高到低的顺序从比对开源软件库中搜索出具有这些特征的软件代码，逐一与被检测代码进行溯源比对，该方法的好处是能够迅速找到具有代码复用可能的开源软件集合，缩减溯源检测比对的开源软件范围，极大地提高开源代码溯源检测的效率和精度。

本发明授权基于软件复用特征学习的开源代码溯源检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于软件复用特征学习的开源代码溯源检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 搭建复用特征关联模型；该模型的搭建方法如下： 对具有复用关系软件项目中的复用软件和被复用软件，分别根据需要获取软件特征的软件项目名称和所有者信息，获得项目git地址；其中，上述复用关系已经在开源软件社区中明确： 利用开源社区提供的数据框架和API，访问开源社区的接口； 使用Java网络爬虫技术，利用开源的Java依赖库操作开源社区网站的开源项目托管平台的远程库，从而抓取到所需的软件特征数据；软件特征数据包括编程语言、开源许可证、软件类型、软件标签和收藏量； 将采集到的目标数据存储到数据库，完成软件特征数据的采集工作； 利用Apriori算法对复用特征关联规则进行挖掘，具体步骤如下： 设定一个支持度最小值，计算所有项集的支持度，删减掉数据库中支持度小于最小值的项集以及该项集对应的所有超项集，剩余的项集即为频繁项集； 基于频繁项集，设定可信度的最小值，对每一个频繁项集的关联规则进行筛选，排除掉可信度小于最小值的频繁项集对应的关联规则及该频繁项集的子集对应的该关联规则； 计算出每一个由复用软件特征和非复用软件特征组成的频繁项集的支持 度，和与之对应的由复用软件特征组成的频繁项集的支持度，二者的比值即为关联规则的可信度； 将获得的关联规则形成关联规则表，并存放于数据库中，从而得到关联规则表，即复用特征关联模型； 根据进行溯源检测的软件特征，从关联规则表中查询到对应的被复用开源软件特征集合及其复用概率，按照复用概率从高到低的顺序从比对开源软件库中搜索出具有这些特征的软件代码，逐一与被检测代码进行溯源比对。

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