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钱忠胜教授团队在《软件学报》发表论文

  近日,计算机与人工智能学院钱忠胜教授团队的2项研究成果“结合SVM和XGBoost的链式多路径覆盖测试用例生成”以及“融合自适应周期与兴趣量因子的轻量级GCN推荐”分别在权威A类期刊《软件学报》2024年第35卷第6期发表。

  研究成果一结合SVMXGBoost的链式多路径覆盖测试用例生成借助高效机器学习模型,创新性地提出一种结合SVMXGBoost的链式多路径覆盖测试用例生成的新思路。该成果通过构建智能化测试用例生成方法显著减少人工干预,降低测试和维护成本,提高资源利用率,可有效维护系统在多场景下的稳定性和可靠性为推动智能化软件测试领域发展提供新的研究方法,提升测试水平可显著降低政府、企业软件开发人工成本,增强测试和维护的准确性和可靠性,提高业务连续性和服务质量。

  研究成果二融合自适应周期与兴趣量因子的轻量级GCN推荐针对用户兴趣的不断变化,以及更精准地捕获兴趣与偏好,创新设计开发了一种利用GCN机器学习技术进行深度信息融合的轻量级推荐模型。该模型为实现个性化营销和精准推广提供技术手段,极大推动企业提升产品和服务的市场竞争力,有望建立更深入的客户关系,提高客户满意度和忠诚度。

  《软件学报》是由中国科学院软件研究所和中国计算机学会CCF联合主办的专业学术期刊,注重刊登反映计算机科学和计算机软件新理论、新方法新技术以及学科发展趋势等原创性研究成果的文章,致力于与世界计算机科学软件技术发展同步,是CCFT1类期刊,工科类顶级期刊,也是我校认定的国内权威A类期刊,在计算机软件工程领域具有极大的影响力。(文/计算机与人工智能学院  审核/姜莹  赵旻  李大晖