代码相似度检测-Codeforces算法问题代码相似性数据集-yeoyunsianggeremie

代码相似度检测-Codeforces算法问题代码相似性数据集-yeoyunsianggeremie 数据来源：互联网公开数据 标签：代码相似度,算法问题,Codeforces,编程竞赛,代码分析,自然语言处理,机器学习,代码克隆检测,程序设计,Python 数据概述： 本数据集基于Codeforces平台上的算法问题，构建了用于代码相似度检测的数据集。数据集的核心是收集了大量用户提交的C++代码，这些代码对应于Codeforces平台上的不同算法问题。数据集包含了代码文本、问题ID、用户ID等关键信息。数据集旨在通过代码间的相似度分析，帮助识别与给定算法问题最相似的其他问题，而非依赖于问题描述的文本内容。

数据用途概述： 该数据集主要用于以下几个方面： 1. 代码相似度检测研究： 用于开发和评估代码相似度检测算法，例如基于文本分析、AST（抽象语法树）比较、代码特征提取等方法。 2. 算法问题推荐： 基于代码相似度，为用户推荐与当前解决问题相似的其他算法问题，提高学习效率。 3. 代码克隆检测： 识别代码库中潜在的代码重复或剽窃行为。 4. 编程教育与辅助： 帮助学习者理解不同解题思路，提高编程能力。 5. 机器学习模型训练： 用于训练机器学习模型，从而预测代码相似度或进行问题分类。