NASAC 2019技术论坛：面向服务的群智化生态化软件开发方法

第十八届全国软件与应用学术会议（NASAC 2019）

面向服务的群智化生态化软件开发方法

重要信息及论坛简介

论坛时间：2019年11月22日（星期五）

8:30-17:50

论坛地点：杭州宝盛水博园大酒店 清莲厅

论坛简介：

云计算、大数据和人工智能技术的研究和发展正不断加速 会的信息化进程，服务化、群智化和生态化已经成为当前软件开发的新趋势。近年来，研究面向服务的群智化生态化软件生态系统开发方法，增强软件生态系统的自适应演化能力已成为国内外学术界和工业界研究的前沿和重点，但如何有效组织、群体协作，构建健康可持续的软件生态系统仍是当前软件开发面临的重大挑战。在此背景下，我们尤其需要研究以服务化为主线、群智化为手段、生态化为特征的新兴软件开发方法与环境，形成“人-机-服务”三元融合的新型软件应用模式。这就要求我们在基于互联 的群体智能的形成机理，软件生态系统的形成、演化和评估机制，基于大规模群体协同的软件开发方法，个体信息融合与个性化信息推荐的软件开发模式，以及基于群体智能的协作式软件开发、管理和维护支撑工具及平台等多个方向的相关理论、技术和方法上进行深入探索和思考，并实现突破和创新。本Track的目的之一就是邀请部分领域专家，系统讲述上述研究领域的最新进展，阐释基本理论和方法，并介绍有示范性的重要应用，从而推动国内新型软件开发方法的发展。

《计算机研究与发展》与第十八届全国软件与应用学术会议大会（NASAC2019）合作征稿，计划于2020年3月出版“面向服务的群智化生态化软件开发方法”专题。本专题将收录国内外有关面向服务的群智化生态化软件开发方法研究中具有创新性和突破性的高水平研究成果，深入探讨在服务化、群智化和生态化三元融合的软件开发基础理论、关键技术、以及支撑平台等相关研究中取得的技术、理论或实验方面的创新，并探讨相关成果在产业界的应用前景。此次征稿收到来自上海交通大学，中南大学，武汉大学，南京大学等22篇稿件，经过两轮严格评审，优中选优，最后只选择了其中6篇到本Track上汇 。

论坛日程：

论坛主席

聂长海（南京大学, changhainie@nju.edu.cn）

张路（北京大学，zhanglu@sei.pku.edu.cn）

活动主办

中国计算机学会软件工程专委会

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嘉宾简介

周毓明，南京大学

题目：AUPLearner：上下文敏感的自更新API推荐方法

摘要：准确的API推荐可帮助开发者提高开发效率。本 告介绍一种上下文敏感的自更新API推荐方法AUPLearner，它综合使用N-Gram 语言模型、频繁项挖掘和自更新算法来预测API使用序列。与相关工作相比，AUPLearner相对简单，我们将 告它与基准方法在API推荐上的实验对比结果。

告人简介：周毓明，南京大学教授。当前研究兴趣为软件分析与测试，承担国家自然科学基金项目多项，在TOSEM、TSE等期刊以及ICSE、 FSE等会议上发表论文多篇，作为主要人员获得省部级奖项多项。

张迎周，南京邮电大学

题目：符 程序切片技术

摘要：程序切片是一种通过关注程序行为的选定方面来简化程序的技术。当前主流的静态切片方法是基于PDG（程序依赖图）或SDG（系统依赖图）的，但是这种基于依赖图的程序切片方法有其固有缺陷，例如：依赖图的构造过程繁杂且易爆炸，而且不能直接回答/查询依赖图中两个节点是否有依赖关系，需要多次遍历整个依赖图（同时每次遍历需要小心选择不同类型的节点和边）。为此，我们提出一种轻量级的静态程序切片方法，称为符 程序切片。在我们的符 程序切片方法中，初始过程切片结果是以符 存储的，其可以在调用点处进行实例化，从而避免了重复分析，而不是对每个调用上下文重新分析过程以找到其切片。经在相关基准测试程序集上对比实验，我们符 程序切片方法明显优于当前主流的基于依赖图切片方法，其中后向切片的时间成本平均降低了6倍，空间成本平均降低了4倍；同时具有很高的可扩展性；且无需构造易爆炸的SDG图或超图，还可直接回答/查询语句节点间是否存在依赖关系。

告人简介：张迎周，1978年安徽庐江出生，2002年应用数学硕士毕业，2005年计算机软件与理论博士毕业，同年加盟南邮计算机学院，2008年升为副教授，2011年香港理工大学计算机系合作交流，2012年破格晋升教授，2012-2013年英国剑桥大学计算机系访问学者。多年来一直从事软件形式化分析与程序切片等方面的系统理论研究，并积极将之应用到 络安全和服务计算等领域。曾获东南大学优秀博士论文、南京市自然科学优秀学术论文奖、南京市科技进步奖、广西省科技进步奖、江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人、南京邮电大学首批“135人才计划”的“鼎新学者”，全国计算机学会高级会员。

杨已彪，华中科技大学

题目：代码覆盖器的缺陷检测技术研究

摘要：本 告将汇 我们在代码覆盖器缺陷检测方面的研究进展。代码覆盖作为程序动态执行最为基础的信息已被广泛应用于大量软件工程任务，如软件测试和软件调试等。不正确的代码覆盖信息可能会导致依赖于它的各种软件工程任务产生不正确结果或做出次优决策，因此保障和提升代码覆盖器的质量至关重要。然而，由于缺少研究关注且构造测试预言代价大，迄今少有针对代码覆盖器缺陷检测技术的研究。本 告将介绍我们基于差分测试和蜕变测试提出的两种代码覆盖器缺陷检测技术框架。迄今为止，在已被广泛应用与深度测试的C代码覆盖器（gcov与llvm-cov）中我们首次检测到近百个已被开发者确认和修复的深埋已久的缺陷。相关研究成果已发表至ICSE 2019和ASE 2019等会议。

告人简介：杨已彪，男，博士，现任华中科技大学 络空间安全学院副教授。2016年9月博士毕业于南京大学计算机科学与技术系，主要研究兴趣包括软件分析与测试、缺陷检测与预测等。近年来，在ICSE、FSE、ASE等会议和TSE、TOSEM等期刊发表论文二十余篇。曾获江苏省优博、南京大学优博等。

刘璘，清华大学

题目：CrowdRE-Arg：基于在线论坛数据分析的用户需求发现

告人简介：刘璘，清华大学软件学院副研究员。当前研究兴趣为软件需求工程、知识工程、医疗数据分析技术。现任中国计算机学会软件工程专业委员会委员，《软件学 》编委, 《Requirements Engineering Journal》编委，《International Journal of Information Systems Modelling and Design》副主编。发表软件需求工程、信息系统工程、服务工程领域学术论文百余篇，谷歌学术他引千余次。完成国家自然科学基金、西门子海外合作、“863”计划、科技支撑项目等国家项目10余项，担任需求工程，高级信息系统、软件与服务计算领域国际会议程序委员30余次，为多家国内外期刊担任特邀编委和审稿人。

李征，北京化工大学

题目：基于超启发式的测试用例优先排序

摘要：基于搜索的测试用例优先排序已经被广泛用于软件回归测试中，然而不同搜索算法在不同测试场景下表现性能不同。本 告介绍一种基于超启发式的测试用例优先排序技术，可以针对不同的测试场景，自动调度各种搜索算法进行求解。本 告重点介绍面向测试用例优先排序的超启发式算法的高层学习策略和低层启发式算法库构成方法，相关研究成果发表在JSEP期刊上，并在ICSME2019会议上 告。

王涛，国防科学技术大学

题目：群体化软件开发方法、平台与实践

摘要：互联 技术的发展对软件开发技术、运行形态和服务模式都产生了前所未有的影响，以开源和众包为代表的大规模群体协作实践所蕴含的群体智能机理为 络时代的软件开发带来重大启示。 告围绕开源案例，分析以大众化协同、开放式共享和持续性评估为核心的群体化软件开发机理和技术，介绍Trustie群体化协同创新服务环境及其在人才培养及开放创新方面的应用实践。

告人简介：王涛，国防科学技术大学计算机学院博士，助理研究员，并行与分布处理实验室分布计算研究室副主任，绿色计算产业联盟技术委员会委员。长期从事群体智能、开源生态方向研究，主持和参与国家自然科学、国家重点研发项目多项，作为核心骨干参与群体化创新实践平台Trustie和OSSEAN等的研发和建设，在TSC、ICSME等国际国内期刊会议发布研究论文20余篇，专利授权5项。

汪亮，南京大学

题目：开源软件生态中的群智行为激发与汇聚初探

摘要：随着互联 的快速发展，目前已经形成了一个以互联 为依托，以开源软件为主体的开源群智软件生态。众多参与者通过群智激发、传播和汇聚，产生了一批以Linux为代表的优秀 区软件，在软件产业中起到了举足轻重的作用。本 告以开源软件开发者的行为为视角，初步探讨开源生态中开发者围绕‘代码修改’所开展的行为及其交互和传播关系，探讨‘资助’这一在Github平台上新兴的激励机制对于 区开发者行为的影响。

告人简介：汪亮，南京大学计算机软件新技术国家重点实验室助理研究员，中国计算机学会（CCF）系统软件专委会委员。分别于2007年和2014年于南京大学计算机科学与技术系获得理学学士和博士学位。研究兴趣集中在普适计算和软件方法学、移动和可穿戴计算、人机交互等方面。主持并参与包括国家自然科学基金、国家重点研发项目等在内的多项项目。在包括中国科学、TMC、TKDE、IEEE ervasive Computing、PMC、UbiComp、ICDE等国内外重要学术期刊和会议发表论文二十余篇。担任包括TMC、TMM、UbiComp、Mobiquitous等国际学术期刊和会议的审稿人和PC member。