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Source code similarity detection by using data mining methods

机译：使用数据挖掘方法源代码相似性检测

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Programming courses at university and high school level, and competitions in informatics (programming), often require fast assessment of received solutions of the programming tasks. This problem is usually solved by use of automated systems that check the produced output for some test cases for every solution. In our paper we present a novel approach of representation of the programming codes as vectors, and use of these vectors in data mining analysis that could produce better assessment of the solutions. We present the results of cluster analysis that go up to 88% of correctly clustered items on average.
机译：大学和高中的编程课程以及信息学（编程）的竞争，往往需要快速评估所接受的编程任务的解决方案。此问题通常通过使用自动化系统来解决，该系统检查每个解决方案的某些测试用例的产生输出。在我们的论文中，我们提出了一种新颖的编程代码作为向量的方法，以及这些向量在数据挖掘分析中的使用，可以提高对解决方案的评估。我们介绍了集群分析结果，平均达到高达88％的正确聚类物品。

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