我院两项成果被国际软件工程大会录用

2017年04月25日 15:45 任志磊 点击:[] 软件工程系

我院江贺教授课题组在软件工程方面的两项成果近期被顶级会议国际软件工程大会(ICSE)录用。其中,江贺教授指导博士生李晓晨完成的集成测试日志自动分析成果是中国在该顶级会议发表的第一篇以国内软件实践为基础的研究型论文。

自动化测试脚本失败原因分析是系统集成测试中的难题,目前企业级解决方案的准确率仅为20-30%。江贺教授指导博士生李晓晨,与华为技术有限公司展开技术合作,设计并实现了一种简洁而高效的基于历史测试日志的自动化工具。在该成果中,课题组首先定位出与新测试日志相关(测试同一功能点)的历史测试日志,其次采用双语言文档预处理技术将测试日志转化为词向量,再利用软件群智驱动的语义匹配方法,计算词向量的相似度并推荐失败原因。在华为的实际应用结果表明,新工具成功将分析准确率提升3倍,单个日志平均分析时间降低为4.6秒,显著提升了工业界测试效率。

基于上述成果,课题组研究论文“What Causes My Test Alarm? Automatic Cause Analysis for Test Alarms in System and Integration Testing”被顶级会议ICSE’17录用。该工作引起了审稿人的浓厚兴趣并给予充分肯定:“论文解决了一个非常重要的问题,该问题之前很少被深入研究,论文具有很高的新颖性”(The paper addresses a very significant problem. The novelty is high because not many prior papers looked into this problem),“作者将研究成果应用到真实的工业环境中并获得了比之前工具高得多的准确率,表明了该成果在实际开发环境中的实用性。”(The authors also deploy CAM in a real industrial scenario and achieve much higher accuracy than the originally deployed tool, demonstrating the usefulness of CAM in real development scenarios)。这篇论文是目前为止,以我国企业实践为基础在顶级会议ICSE(Research Track)发表的唯一一篇论文。

同时,江贺教授指导博士生张静宣完成的研究成果“An Unsupervised Approach for Discovering Tutorial Fragments Explaining APIs”也被ICSE’17录用。该工作意在为软件API推荐教程片段,以帮助软件开发者快速学习API并进行API重用。该成果提出了一种无监督模型,对于大量的非结构化的API教程,自动识别解释API的教程片段,有效克服了监督模型中人工构建训练数据和特征的缺点,并且将识别的准确率提高了12%。审稿人评价该成果:“论文展示了一项优秀的研究工作”(I think it represents a good piece of research. All in all, a decent piece of work),“该方法对于API推荐具有重要贡献”(Suggesting an unsupervised approach to the problem can be a significant contribution)。

作为国际排名第一的顶级软件工程会议,ICSE会议2017年共收到投稿415篇,最终录用68篇,论文录用率为16%。本次会议,共接收来自中国大陆为第一单位的论文8篇。

责任编辑:辛永亮

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