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Indexado
WoS WOS:000411358000008
Scopus SCOPUS_ID:78649426786
DOI 10.1109/SCAM.2010.19
Año 2010
Tipo proceedings paper

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Since assignments turned in by computer science students can be in a variety of languages, we work at the syntactic level and do not consider the source-code semantics. Consequently, the approach we propose is endogenous and makes no assumption about the programming language being analysed. It is based on an alignment method using the parallel principle at local resolution (character level) to compute similarities between documents. We tested our framework on hundreds of real source files, involving a wide array of programming languages (Java, C, Python, PHP, Haskell, bash). Our approach allowed us to discover previously undetected frauds, and to empirically evaluate its accuracy and robustness.

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Disciplinas de Investigación



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SciELO
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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



Muestra la distribución de colaboración, tanto nacional como extranjera, generada en esta publicación.


Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Brixtel, Romain Hombre Univ Caen Basse Normandie - Francia
Université de Caen Normandie - Francia
2 Fontaine, Mathieu Hombre Univ Caen Basse Normandie - Francia
Université de Caen Normandie - Francia
3 Lesner, Boris Hombre Univ Caen Basse Normandie - Francia
Université de Caen Normandie - Francia
4 Bazin, Cyril Hombre Univ Caen Basse Normandie - Francia
Université de Caen Normandie - Francia
5 Robbes, Romain Hombre Universidad de Chile - Chile
6 Vinju, J -
7 Marinescu, C -

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Origen de Citas Identificadas



Muestra la distribución de países cuyos autores citan a la publicación consultada.

Citas identificadas: Las citas provienen de documentos incluidos en la base de datos de DATACIENCIA

Citas Identificadas: 3.45 %
Citas No-identificadas: 96.55 %

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Citas identificadas: Las citas provienen de documentos incluidos en la base de datos de DATACIENCIA

Citas Identificadas: 3.45 %
Citas No-identificadas: 96.55 %

Financiamiento



Fuente
Sin Información

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Agradecimientos



Agradecimiento
Sin Información

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