クローン検出法として抽象構文木(Abstract Syntax tree,AST)を用いることを提案する論文．

既存の手法として行単位の検出とメトリックベースの検出が提案されている． しかし前者はニアミスクローンの検出に弱い上に，構文を無視して検出するためリファクタリングに向かない． 後者はご検出が多い．

基本的なアイデアとして，ソースコードからASTを構築し，それぞれの部分木の比較によってクローンを検出する． クローン検出の速度を上げ，かつニアミスクローンを検出できるように3つのアイデアを紹介している．

一つ目のアイデアは，部分木毎にハッシュ値を計算することで，検出にかかる時間を短かくするアイデアである． 馬鹿正直に一致する部分木を計算しようとすると，ノードの数Nに対して一つの部分木の比較にすらO(N^3)の時間がかかってしまう． そこで，各部分木にハッシュ値を割り振り，O(N)の時間に収めた．

二つ目のアイデアは，部分木だけでは検出できないクローンを検出するために，木の構造を変換するアイデアである． 部分木の比較のみでは，部分木として現れない連続した文などで構成されたクローンを検出することはできない． そこで，木の構造を変換し，連続した文を部分木として扱えるようにする． こうすることで，文の連続からなるクローンを検出することができる．

三つ目のアイデアは，クローンを統合するアイデアである． ある部分木同士が閾値を満たさずクローンとして検出されなかったが，その子がクローンとして検出されていれば， その部分木もクローンとして検出する． こうすることで，より大きい（最大一致する）クローンを検出することができる．

手法としては面白く，各アイデアもよく考えられている． しかし，いくらクローン検出の速度を上げたところで，がっつり構文解析を行うのであまりスケールしなさそうではあると感じた． また，ニアミスクローンを検出することはできるが，変数の正規化などは行なっていないため，がっつりリネームされたタイプ2クローンの検出は苦手そう（閾値を下回りそう）．