The nesting level metric measures t

The nesting level metric measures the average nesting depth of a program or module by assigning each line
of code a depth indicator. The sum of all the statements produces the total nesting depth and an average can
be calculated by dividing the total measures by the number of statements in the program/module.
The first person to use Halstead’s metrics for plagiarism detection was Ottenstein (33) from Purdue
University who developed a program to detect plagiarism in Fortran programs. This technique was found to
be ineffective for very short programs (could not cope with non-trivial program alterations), and thus began
a transition between attribute-counting techniques and control-flow (or structure metrics ) techniques.
Donaldson et al. (11) proposed a system called ACCUSE that made use of both types of metric to detect
plagiarism in Fortran programs (originally developed by Grier at the US Air Force Academy in Fortran
programs). The most recent systems use structure metrics and compare string representations of the program
structure. They assess the similarity of token strings and do not require exact matches. Examples of these
include Plague, Sim and YAP.

Kết quả (Việt) 1:

Các số liệu làm tổ cấp các biện pháp làm tổ sâu trung bình của một chương trình hoặc mô-đun bằng cách chỉ định mỗi dòngmã một chỉ số chiều sâu. Tổng của tất cả những điều khoản sản xuất tất cả sâu làm tổ và trung bình có thểđược tính bằng cách chia các biện pháp tổng số câu trong chương trình/mô-đun.Người đầu tiên để sử dụng số liệu của Halstead để phát hiện đạo văn là Ottenstein (33) từ PurdueTrường đại học đã phát triển một chương trình để phát hiện đạo văn chương trình Fortran. Kỹ thuật này đã được tìm thấyđược không hiệu quả cho chương trình rất ngắn (không thể đối phó với thay đổi chương trình phòng không tầm thường), và do đó bắt đầumột kỹ thuật chuyển tiếp giữa kỹ thuật thuộc tính-đếm và kiểm soát dòng chảy (hoặc số liệu cấu trúc).Donaldson et al. (11) đề xuất một hệ thống gọi là ACCUSE mà làm cho việc sử dụng cả hai loại số liệu để phát hiệnPlagiarism trong Fortran chương trình (ban đầu được phát triển bởi Grier tại các chúng tôi Air Force Academy ở Fortranchương trình). Hệ thống đặt sử dụng cấu trúc số liệu và so sánh chuỗi đại diện của chương trìnhcấu trúc. Họ đánh giá sự giống nhau của chuỗi mã thông báo và không yêu cầu kết hợp chính xác. Các ví dụbao gồm các bệnh dịch hạch, Sim và YAP.

Kết quả (Việt) 2:

Biện pháp metric Mức độ sâu làm tổ đẻ trứng trung bình của một chương trình hay mô-đun bằng cách gán cho mỗi dòng
mã một chỉ số chiều sâu. Tập hợp tất cả các báo cáo sản xuất tổng sâu làm tổ và trung bình có thể
được tính bằng cách chia tổng số biện pháp của các số báo cáo trong chương trình / module.
Người đầu tiên sử dụng các số liệu Halstead để phát hiện đạo văn được Ottenstein (33) từ Purdue
Đại học đã phát triển một chương trình để phát hiện đạo văn trong chương trình Fortran. Kỹ thuật này đã được tìm thấy
không có hiệu quả cho các chương trình rất ngắn (không thể đối phó với sự thay đổi chương trình không tầm thường), và do đó đã bắt đầu
một quá trình chuyển đổi giữa các kỹ thuật thuộc tính đếm và kiểm soát lưu lượng (hay số liệu về kết cấu) kỹ thuật.
Donaldson et al. (11) đề xuất một hệ thống gọi là cáo buộc rằng việc sử dụng thực hiện của cả hai loại số liệu để phát hiện
đạo văn trong chương trình Fortran (ban đầu được phát triển bởi Grier tại Air Force Academy Mỹ trong Fortran
chương trình). Các hệ thống gần đây nhất sử dụng số liệu cấu trúc và so sánh đại diện chuỗi các chương trình
cấu trúc. Họ đánh giá sự tương tự của chuỗi hiệu và không đòi hỏi phải kết hợp chính xác. Ví dụ về các
bao gồm Plague, Sim và YAP.