近日，西安市智能软件工程重点实验室一项研究成果被ccf a类软件工程领域国际顶级会议issta 2024录用，题目为“one-to-one or one-to-many? suggesting extract class refactoring opportunities with intra-class dependency hypergraph neural network”，第一作者为重点实验室青年骨干教师崔笛，学生第一作者为二年级硕士生王强强，通讯作者为重点实验室主任李青山教授。

过大类封装了多种职责，理解和维护起来颇为困难。现有的extract class重构工具通常生成类内依赖图来分析类结构，并根据硬编码规则挖掘重构机会。然而，这些方法主要揭示了“一对一”关系，忽视了现实世界中常见的“一对多”复杂依赖关系，使得重构建议往往不能完全满足开发者的需求。为解决这一问题，论文提出了一种基于超图学习的新方法—hecs。该方法利用类内依赖超图建模“一对多”依赖关系，首先构建目标类的类内依赖超图，并使用预训练代码模型为节点分配属性。然后，将带属性的超图输入增强型超图神经网络进行训练。最终，结合训练好的神经网络和大型语言模型（llm），构建了一个高效的重构推荐系统。在大规模数据集上的训练和两个真实世界数据集上的评估显示，与包括jdeodorant、ssecs和llmrefactor在内的先进工具相比，hecs在precision、recall、f1-measure上均有显著提升，并提供了更实用的建议和新的见解。通过引入类内依赖超图并应用超图神经网络，hecs展示了在复杂代码重构中的极大潜力，为开发者提供了更贴近实际需求的重构建议。

issta 2024，international symposium on software testing and analysis，是软件测试和分析领域的ccf a类国际会议，旨在推动软件测试和分析领域的前沿研究和创新。作为软件测试领域的国际顶级学术会议，issta旨在鼓励创新思维、促进跨学科交流，并为软件测试和分析领域的专家学者提供一个分享最新研究成果、探讨未来发展趋势的平台。issta 2024共有694篇论文投稿，143篇论文被接收，论文接受率约为21%。

作者及团队简介

崔笛，西安电子科技大学计算机科学与技术学院华山准聘副教授，西安市智能软件工程重点实验室青年骨干教师，工学博士，隶属于李青山教授团队。近年来，在icse、ase、tse、《中国科学》等软件工程领域国内外权威期刊与顶级会议上，发表论文15余篇。先后主持参与国家自然科学基金等多项科研项目，相关成果申请或授权国家发明专利多项。

所在的西安市智能软件工程重点实验室近年来承担了一大批国家863重大项目课题、国家重点研发计划课题、国防973重点项目课题、国家自然科学基金、国家留学归国人员基金、国防“十三五”预研、国防装备型号等国家级和省部级项目，以及与中电集团、中航工业集团、航天科技集团、华为、腾讯、阿里、中兴等研究所和企业开展的合作项目，在国内外重要期刊和会议上发表学术论文300余篇，授权和转化专利以及软件著作权100余项，产生了重要的国际国内影响力。实验室将在已有研究与技术积累的基础上，继续围绕智能软件工程基础理论、关键技术、系统研发与人才培养进行探索，进一步提升我校软件工程学科影响力，持续为新时代学校“双一流”建设添砖加瓦。