概述实验室本年度科研任务总体情况。 实验室具有长期的研究历程和良好的研究基础，在科研实践中形成了一支结构合理、富于创新的团队，取得了优秀的研究成果，产生了良好的国际影响。 2015年度项目合同总额：约12842.8万元。其中：国家973课题6项、国家863项目5项，协作子课题2项、国家自然科学基金项目41项、国际合作及其他项目31项；2015年启动的项目（25项，总经费 约5040万元），其中：国家973计划项目3项、国家863计划项目2项、国家自然科学基金6项、国防项目及其它项目14项；2015年按照科研项目的研制周期和内容要求，顺利结题25项目，经费约为 3629万元。 科学研究进展及成果： 一、基于开源生态的网构软件开发方法：提出了一种方法 ，可以基于程序员能力约束和数据冗余，检测数据质量问题和纠正错误数据。论文发表在 ESEC/FSE'1；首创全自动内存泄露修复技术，并 保证绝对正确性基于数据流分析全自动修复约30%的内存泄露。论文发表于ICSE’15；提出专有搜索算法查找运算中引入的误差寻找误差效率3倍于传统遗传算法研究成果发表于ICSE’15，入围ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award候选；提出基于ILP的面向最优测试用例排序技术，实验比较典型的测试用例排序技术，以测试用例排序问题为例，验证了基于中间目标优化可能造成的问题。成 果被IEEE TSE接收；针对带约束的组合测试生成问题，首次采用双模式元启发搜索进行求解，有机结合了贪心构造、禁忌搜索和随机局部搜索，从而同时提升优化解的质量和效率，所生成的覆盖数组 大小，远远小于其他算法所生成的覆盖数组。论文发表在软件工程领域著名会议ASE’15上。 二、网构软件运行平台：软件定义云管理关键技术及系统：云管理系统负责对服务器、虚拟机、存储、网络、平台、应用等软硬件资源进行规模化的集成和配置管理。研究成果获2015教育部科学 技术进步奖一等奖；通过大数据分析，设计了一种基于个人云+客户端的 Dual-Proxy的数据协同缓存方案，加载性能提升最大值83%，中位数提升43%；流量节省最大值91%，中位数16%。论文发表在国 际万维网会议WWW和IEEETransactions on Mobile Computing上；建立了面向移动App的情境模型和度量方法，预测在不同情境下用户对移动App及云服务的使用情况，结合工业界真实数据验证了模型的 有效性。发表在ACM SigCOMM/SigMetrics互联网度量大会上；利用文本挖掘和机器学习技术推测Android移动应用中使用权限的目的，准确率可以达到85%以上。论文发表在UbiComp 2015。 三、软件生产与复用环境：承担国家863计划项目，研究网构化可信软件开发技术体系；建立新一代的软件复用库系统；研究软件工具服务化技术。2015年7月顺利通过验收。 四、知识驱动软件开发：针对上下文敏感的程序分析，提出树邻接语言可达性分析，以计算更有效的软件库摘要，可使客户代码的分析效率提升8倍。发表在编程语言顶级会议POPL2015上；根据缺 陷，自动查找QA页面、提取补丁知识并应用补丁知识进行修复。成果发表在ASE’15。 五、进一步完善“基于知件的知识服务平台”：在面向自然语言的知识提取方面：提出一种“基于树卷积神经网络的自然语言分析模型”，通过建立自然语言的句子模型，对自然语言中的语义信息 进行更加准确的分析，在概念关系提取、语言情感分析、语言复述检测等方面取得了世界上领先的分析效果。论文发表于自然语言处理顶级会议EMNLP上；提出一种基于LSTM循环神经网络的概念间关系 分析方法。该方法通过对语句依存树最短路径的提取和分析分析，大幅提升了概念之间关系类型的分析的准确率，取得了世界上领先的实验结果。论文发表于自然语言处理顶级会议EMNLP上；在面向程 序语言的智能分析方面：提出一种“基于语法树的卷积神经网络模型”，该模型能够对程序的功能和语义进行分析。在程序代码功能分类、程序代码段的自动定位方面，取得了世界上领先的实验。论 文被人工智能顶级会议AAAI录用；首次提出利用深度神经网络进行程序生成的方法，提出一种基于字符的循环神经网络模型，在对已有程序进行无监督学习的基础上，在受控条件下，针对特定问题自 动生成计算机程序。论文发布于arXiv平台，投稿于软件工程顶级会议ICSE |
