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方法有K子图匹配、路径相似性、图嵌入。 基于特征的相似度：计算相似性的常见方法（28种）是将一段二进制代码表示为向量或一组特征，使得类似的二进制代码具有相似的特征向量或特征集。这里应用最多的是利用机器学习来实现。 Hash匹配相似度：对于多维向量数据相似度快速匹配，通常使用局部敏感hash算法LSH来实现。来自：百科
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2.1 大颗粒度检测方法：根据源代码文件的相似度来判断属于什么组件和版本；文件相似度可以基于hash的严格匹配方法，也可以根据文本相似度匹配方法；这种匹配方法的优点是效率高，匹配速度极快，确定是也很明显，基于hash的容易漏报，基于文本相似度的准确率低； 2.2 细颗粒度检测方法：来自：百科![]()
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