近日，计算机科学与技术学院（国家示范性软件学院）李青山教授团队在智能软件工程领域的4项最新研究成果被国际顶级会议issta 2024和ase 2024收录。在李青山教授的指导下，课题组青年教师崔笛和博士生王路桥聚焦智能化代码分析这一前沿方向，为智能软件迈向“高质量、易维护、可扩展、可重用”的发展做出努力，并取得阶段性进展，相关内容简介如下：

“suggesting extract class refactoring opportunities with intra-class dependency hypergraph neural network”主要论述软件开发过程中因封装了多种功能形成的“复杂类”的维护问题。现有工具通过生成类内依赖图，并基于硬编码规则来分析可行的重构方案。这些工具主要关注代码依赖关系的“一对一”属性，忽视了更常见的“一对多”属性。论文提出了基于超图学习的重构方法解决此问题，通过构建类内依赖超图来建模“一对多”依赖关系，利用预训练代码模型分配节点属性，并设计增强超图神经网络进行训练。最后与大语言模型串联，构建重构工具链。通过真实数据集评估并与sota工具相比，实验证明论文提出方法在推荐准确率指标上均有显著提升，并在真实场景中展现巨大的应用潜力。该论文作为正文发表于顶级会议issta 2024，论文第一作者为团队青年骨干教师崔笛，通讯作者为李青山教授。

“hecs: a hypergraph learning-based system for detecting extract class refactoring opportunities”通过利用超图学习对大型类中的复杂依赖关系进行建模，设计用于提取类重构。其工作流程包括超图构建、节点属性生成、重构机会建议、基于大语言模型的前置条件验证。该工具能够高效识别并推荐重构方案，并自动化实施。该论文作为tool demo论文发表于顶级会议issta 2024，论文第一作者为团队博士生王路桥，通讯作者为李青山教授。

“suggesting move method refactoring opportunities with inter-class code entity dependency enhanced hybrid hypergraph neural network”主要论述软件开发过程中因错误位置形成的代码“过度耦合”的维护问题。现有工具多采用硬编码度量及启发式阈值或训练分类器来分析可行的重构方案。这些工具主要关注方法和类之间的两两关联，而忽略了更深层的数据依赖关系。论文提出了基于超图学习的重构方法解决此问题。通过构建类间代码实体依赖超图来建模类间的三层依赖关系，使用预训练模型为节点分配属性，并设计混合超图神经网络训练。最终与大语言模型结合，构建重构工具链。通过真实数据集评估并与9种sota工具相比，实验证明论文提出方法在精确率及性能指标上均有显著提升，并在真实场景中推荐更加实际和有效的方案。该论文作为正文发表于顶级会议ase 2024，论文第一作者为团队青年骨干教师崔笛，通讯作者为李青山教授。

“collaborative llm-based agents for code reviewer recommendation”通过协作代理系统和llm为代码审查推荐合适的审查员，从而加快审查进程并提升代码质量。该方法高度灵活，利用llm精确捕捉语义信息，并通过多代理系统的协作将多种影响因素纳入推荐过程，显著提升了推荐的准确性和实用性。实验表明提出方法在性能和解释性方面均优于sota方法。该论文作为nier论文发表于顶级会议ase 2024，论文第一作者为团队博士生王路桥，通讯作者为李青山教授。

据悉，国际软件测试与分析会议（the 33th acm international symposium on software testing and analysis，简称issta）和国际自动化软件工程会议（the 39th ieee/acm international conference on automated software engineering，简称ase）将于9月16日至20日和10月27日至11月1日，分别在奥地利维也纳和美国萨克拉门托举行，两项会议均为软件工程领域顶级会议，被中国计算机学会（ccf）列为a类会议。

智能化代码分析是智能软件工程的重要研究方向，这四项工作的录用展示了李青山教授团队在该领域取得的重要研究进展，为西电软件工程学科建设添砖加瓦助力学科技术创新全面发展。

李青山教授团队隶属于西安市智能软件工程重点实验室，由李青山教授担任实验室主任，围绕智能的软件工程和智能软件的工程，聚焦于ai agent与自主智能软件工程、代码分析与治理、国产基础软件研发及开源生态构建、软件演化与智能运维、云边端融合系统与无人智能、高端装备制造软件开发与工业智能化、大数据分析推荐与行业多模态大模型等研究方向。近年来团队先后承担国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目、国家863计划重大项目、国防973计划、国防预研、千万级研发项目等70余项科研项目，并与中电集团、航空工业集团、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。

团队青年教师崔笛为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，近年来在icse、ase、issta、tse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。主持国家自然科学基金一项，先后参与国家自然科学基金重点项目、面上项目、中国科学院战略性先导技术专项等国家和省部级项目十余项，相关成果申请或授权国家发明专利十余项。