案例来源：@量子位 @Edwin Dauber @Aylin Caliskan
案例地址：https://mp.weixin.qq.com/s/2Jv2TBS_jFrdfRN7rZStLw；https://arxiv.org/pdf/1701.05681.pdf
1. 目标：根据代码，识别代码属于哪个作者。可应用于代码抄袭检测
2. 数据：从github上获取1178个作者的C++代码，筛选出106个作者，他们的代码行数>=150行
3. 特征工程：
1）使用fuzzy parser获取代码的抽象语法树（AST）
2）抽取AST上的keyword，word unigram，api symbols作为特征，得到功62521个特征
3）特征tfidf化
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4. 分类器：随机森林
5. 效果：
1）在每个人提供8个代码样本的情况下，机器学习算法识别100个程序员的准确率为96%。即使将样本量扩大到600位程序员，算法仍能达到83%的准确率
2）有经验的开发人员比新手更容易识别：62名程序员每人解决了七个“简单”问题，算法去匿名化的准确率为90%。但若每人解决7个“难题”，算法准确率将提高到95%