2022年CCF中国软件大会（CCF ChinaSoft 2022）将于2022年11月25-27日在线上举行。预期将有林惠民、陈左宁、邬江兴、何积丰、梅宏、吕建、柴洪峰、廖湘科、王怀民、郑纬民、蒋昌俊、王自力等10余位院士莅临。

本次大会主题是“聚焦产教研用协同创新，提升关键软件供给能力”，包括学术、工业、教育等论坛活动40余场，期待您的参与！

大会线上参会报名通道已经开启！

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https://conf.ccf.org.cn/chinasoft2022

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论坛巡礼

本文特别介绍将于11月25日举办的【面向可解释人工智能的软件工程方法与技术】论坛。

论坛名称：面向可解释人工智能的软件工程方法与技术

时间：2022年11月25日13:30-17:30

论坛简介：

“可信AI”是当前人工智能研究与应用领域的热门话题之一。将AI模型投入生产时，可解释性对于组织建立信任和信心至关重要。AI可解释性也有助于组织采用负责任的方法进行模型与应用开发。在AI和软件工程的交叉领域，从需求建模，到模型设计与验证，到模型的服务化部署与软件质量保证问题都需要AI和SE领域专家知识的交叉融合。

本次论坛聚焦人工智能模型设计、任务驱动的模型选择与工程应用。从软件工程的视角，结合可视化、认知计算技术辅助分析人工智能算法和结果的可信性。我们邀请了国内可信人工智能和软件工程领域的学者分享他们在理论、技术或实验方面的研究进展与成果，并共同探讨其在产业界的应用前景。论坛报告中的部分成果会后将在《计算机研究与发展》以及《计算机科学》“面向可解释人工智能的软件工程方法与技术”专刊发表。

日程安排

Schedule

论坛主席

Forum Chair

刘璘

清华大学软件学院副研究员

刘璘博士主要从事软件需求工程与知识工程领域的研究工作。她的主要研究兴趣包括软件系统建模与分析，医疗大数据分析与处理，新型网络服务软件开发方法等。现任《需求工程》国际期刊（REJ）编委，《信息系统建模与设计国际期刊》（IJISMD）副主编。曾编辑过服务计算通讯（TSC）期刊的“服务需求工程”特约专栏，《需求工程》国际期刊（REJ）的“云计算环境下的安全需求工程”专刊，《软件学报》的“大数据时代的软件工程”专刊，《计算机研究与发展》的“人工智能背景下的需求工程”专刊，《计算机科学》的“复杂系统的软件工程与需求工程”专刊等。她参与专刊主题相关领域的国家自然科学基金重点项目两项和主持863项目一项，分别致力于“面向大规模群体协同的软件建模方法与技术”以及“基于最优决策的需求工程方法”的研究与实践。

孙昌爱

北京科技大学教授

孙昌爱教授长期从事软件工程、服务计算领域的研究与教学，侧重于服务计算、软件测试、程序分析等方向。在IEEE Transactions on Software Engineering、IEEE Transactions on Computers、IEEE Transactions on Services Computing、IEEE Transactions on Reliability、ACM Transactions on the Web、Journal of Systems and Software、中国科学、计算机学报、软件学报等国内外重要学术刊物上发表论文100余篇、申请中国国家发明专利10项、登记计算机软件著作权25项，出版译著3部。主持完成国家自然科学基金、北京市自然科学基金、中国航空科学基金等二十余项研究课题。担任TrustCom2008、UIC2015、CBPM2020等国际/全国学术会议程序委员会主席，担任国际会议IEEE SOCA2015、全国服务计算学术会议NCSC2018研讨会主席，担任IEEE ICWS2020、COMPSAC2020等软件工程、服务计算领域国际会议程序委员会委员120余次。IEEE高级会员、中国计算机学会软件工程专委委员、中国计算机学会服务计算专委委员。曾在美国普渡大学、荷兰格罗宁根大学、澳大利亚斯文本大学、香港理工大学从事学术研究与交流。

石川

北京邮电大学计算机学院教授、博士研究生导师、智能通信软件与多媒体北京市重点实验室副主任

主要研究方向: 数据挖掘和机器学习，特别专注于图数据挖掘与学习。近5年以第一作者或通讯作者在CCF A类期刊和会议发表论文50余篇，中英文专著五部，授权发明专利20余项，相关研究成果应用于阿里巴巴、腾讯、华为、美团等公司。获得ADMA2011/ AMDA2018最佳论文奖和WWW2019最佳论文候选。研究成果获得省部级奖励5项，包括北京市/CCF科学技术奖自然科学二等奖（第一）和吴文俊人工智能科技进步一等奖（第三），获得北京市高等学校青年英才和师德先锋等称号。

邢颖

北京邮电大学人工智能学院副教授、博士生导师

CCF高级会员、软件工程专委会执行委员，九三学社社员，国家自然科学基金同行评议专家。主要研究方向为程序分析与理解、软件缺陷检测与预测、人工智能及其应用。主持国家自然科学基金、中国博士后科学基金及其他横、纵向项目多项，并承担了多个国家重点研发计划项目等国家及省部级项目。申请专利10余项。出版专著《源代码分析》、《面向对象软件工程》等。在《软件学报》、《中国科学：信息科学》、EAAI、JCST、JSS、IET Software、KBS及ChinaSoft等期刊和会议上发表论文数十篇。担任《IEEE Transactions on Reliability》、《Chinese Journal of Electronics》、《软件学报》、《电子学报》等期刊的审稿人。

李春芳

中国传媒大学计算机与网络空间安全学院副教授

北京大学艺术学院访问学者。主要研究方向为数据可视化、软件工程、计量电影学。主持国家社科基金艺术学、国家社科基金重大项目子课题、横向开发多项。主持开发了多个智能信息系统中国剧本库（ruyi.cool）、智能影视平台（yingshinet.com）、电影翻译库（film.yingshinet.com）、中国电影知识体系平台（movie.yingshinet.com），出版《数据可视化原理与实例》、《大数据技术导论》，申请专利6项，软著6项。

特邀报告

石川

北京邮电大学计算机学院教授、博士研究生导师、智能通信软件与多媒体北京市重点实验室副主任

主要研究方向: 数据挖掘和机器学习，特别专注于图数据挖掘与学习。近5年以第一作者或通讯作者在CCF A类期刊和会议发表论文50余篇，中英文专著五部，授权发明专利20余项，相关研究成果应用于阿里巴巴、腾讯、华为、美团等公司。获得ADMA2011/ AMDA2018最佳论文奖和WWW2019最佳论文候选。研究成果获得省部级奖励5项，包括北京市/CCF科学技术奖自然科学二等奖（第一）和吴文俊人工智能科技进步一等奖（第三），获得北京市高等学校青年英才和师德先锋等称号。

报告题目

异质图神经网络及其在软件工程的应用思考

摘要

异质图，也称异构图或异质信息网络，是由不同类型的实体和关系构成图，是建模现实复杂交互系统的基本工具。随着图神经网络（GNN）的发展，异质图神经网络（HGNN）的研究近年来受到了广泛关注。不同于传统的GNN，HGNN面临着一些独特的挑战：处理异质结构和利用语义信息。本报告介绍异质图神经网络的基本概念和研究进展。此外，异质图也是建模软件工程中广泛存在的交互关系的有力工具，本报告也将汇报异质图神经网络在软件工程的应用实践和思考。