源代码抄袭检测,是识别程序代码相似性的一项重要应用。本文针对计算机编程语言教学考核中对程序设计客观性和真实性的要求,寻找能够智能识别C程序抄袭代码的方法,实现具有高效率、操作便捷的可视化检测目标。通过对抄袭代码类型和识别方法的研究,本文从两个方面提出对学生作业抄袭代码识别和检测的方法。首先针对学生作业程序代码实现功能简单、代码长度短、数据结构和类型单一,但数量较大的典型特点,提出了基于特征属性向量空间模型的聚类方法。该方法通过提取能够代表源代码特征的属性建立属性向量空间模型,引入向量空间聚类算法划分抄袭类,可在较短时间内快速识别出有抄袭嫌疑的源代码。其次在获得疑似抄袭源文件的基础上,为了获得更加直观的可视化检测效果,从识别两个源文件抄袭区域的角度,本文提出了基于结构度量的SMR段匹配识别方法,通对两个源文件的过结构分析划分功能代码段,并引入RKR-GST串匹配算法,在单词的层面上对两个源文件进行段匹配,从而识别出相似度高于阈值代码段,获得定位抄袭区域的可视化的检测效果。基于以上识别方法,设计实现了抄袭C源代码可视化智能检测系统,构建了抄袭代码检测评价体系,为检测结果提供客观可靠的评价依据。通过测试表明,检测系统能够实现对常见类型抄袭代码的检测识别,对于作业程序中多见的高相似度抄袭程序效果显著。该系统还在实际课程考核中得到应用,能够准确识别80%以上的抄袭程序,对提高教学质量和改善学生学习效果起到了良好的促进作用,表现出了很强的实用价值。