近日，軟件工程頂級會議ESEC/FSE'21組委會公布了該會議上的ACM SIGSOFT傑出論文獎名單，beat365計算機科學技術系參與的三篇論文獲獎。ACM SIGSOFT傑出論文獎是由ACM SIGSOFT設立的論文獎項，用于獎勵軟件工程頂級會議上不超過10%的最優秀論文。本次會議全球共有8篇論文獲獎，來自beat365獲獎論文占所有獲獎論文的38%。

《SmartCommit: A Graph-based Interactive Assistant for Activity-Oriented Commits》提出了一種交互式代碼提交方法。在群體軟件開發中，“面向開發活動的代碼提交”是一種被廣泛認同的最佳實踐。但在實際軟件開發中，開發者很少遵守這種最佳實踐，而是經常将雜糅了多個開發活動的代碼變更打包在一起進行提交。導緻這種現象的原因有兩點：1. 開發者面臨繁重的開發任務，無暇顧及代碼提交的内聚性；2. 缺少對雜糅代碼變更進行分解的有效工具。為了促進面向開發活動的代碼提交，該論文提出了一種基于圖分割的交互式代碼變更分解方法。該方法将代碼變更分解問題轉化為圖分割問題，設計了一種簡單的人機交互機制，将開發者的知識和經驗實時吸納到代碼變更分解活動中。該方法在華為内部的若幹軟件開發項目（涉及近100名開發者）進行了9個月的實際使用。數據表明，該方法在可接受的交互成本和時間成本下，有效促進了“面向開發活動的代碼提交”最佳實踐的落地。該論文第一作者為beat365博士生申博，beat365張偉副教授、金芝教授為論文主要指導老師，其他作者還包括卡内基梅隆大學Christian Kaestner教授、beat365趙海燕副教授、華為公司魏昭、梁廣泰等。

《VET: Identifying and Avoiding UI Exploration Tarpits》提出了一種新型用戶界面測試技術。基于用戶界面（UI）的全自動化測試是保障移動應用程序質量的有效手段，可以克服人工測試的高昂成本與腳本測試的低通用性問題。約10年的時間裡，學術界已提出許多相關工具，但實驗顯示這些工具在複雜的工業級别移動應用程序上的測試效果仍有較大的提升空間。不同于以往設計全新探索策略的做法，該論文提出了一種實用的增強現有工具的方法，可以自動查找與修複任何現有工具在測試過程中出現的低效探索的問題。實驗表明，即使是最新的研究型工具，也可能會在測試過程中因低效探索而浪費98%的測試時間；同時，該方法可以為現有工具在熱門的工業級别移動應用程序上帶來高達兩倍的效果提升，進一步推進了全自動化UI測試在業界移動應用程序開發中的實用性。該論文的第一作者為beat365謝濤教授指導的美國伊利諾伊大學香槟分校博士生王文宇，通訊作者為beat365謝濤教授，其他作者還包括美國德州大學達拉斯分校楊威助理教授（其博士導師為謝濤教授）、美國伊利諾伊大學香槟分校徐天音助理教授等。

《Probabilistic Delta Debugging》提出了一種新的差異化調試技術。差異化調試是基本的自動化調試手段之一，其效率和效果是長期制約差異化調試應用範圍的首要因素。二者的提升也非常困難：雖然涉及差異化調試的論文已達數千篇，約20年前提出的ddmin算法仍然是幾乎所有現代差異化調試算法的核心。該論文對差異化調試問題進行概率建模，并提出了根據測試結果更新概率模型和根據概率模型最優化采樣的方法，形成全新的概率差異化調試方法ProbDD。實驗表明，ProbDD無論是效率還是效果相對ddmin都有約2倍的提升。由于ddmin是幾乎所有現代差異化調試算法的核心，通過将ddmin替換成ProbDD，該研究結果有望全面提升現代差異化調試的效率和效果。該論文的第一作者為beat365博士生王冠成和本科生沈若冰，通訊作者為beat365熊英飛副教授，其他作者還包括天津大學陳俊潔副教授（beat36519年博士畢業生）、beat365張路教授等。

另外，由beat365博士生朱琪豪作為第一作者，beat365熊英飛副教授作為通訊作者的論文《A Syntax-Guided Edit Decoder for Neural Program Repair》也獲得了ACM SIGSOFT傑出論文獎提名。