个人简介

       李志强，博士，副教授，硕士生导师，中国计算机学会高级会员(CCF)。2018年获武汉大学计算机应用技术专业工学博士学位，2023-2024年澳大利亚纽卡斯尔大学访问学者。目前主要从事智能化软件工程方面的研究，旨在利用人工智能、程序分析等相关技术对软件开发过程中产生的软件历史数据进行挖掘分析，以提升软件开发的效率和质量。特别是软件缺陷预测、经验软件工程等方面研究。近年来，主持国家自然科学基金青年项目1项、陕西省自然科学基金2项，中央高校基本科研业务费专项基金项目2项，曾参与国家自然科学基金，省部级基金等多个项目的研究工作，在国内外知名期刊和会议上发表学术论文30余篇，包括IEEE Transactions on Software Engineering (TSE)、IEEE Transactions on Reliability (TR)、IEEE Transactions on Image Processing (TIP)、软件学报、Automated Software Engineering (ASEJ)、Software Testing, Verification and Reliability (STVR)、IET Software、ICSME、ESEM、ICWS等。欢迎感兴趣的本科生、研究生咨询和加入(lizq@snnu.edu.cn)，更多信息请参见ORCID主页(https://orcid.org/0000-0001-5999-3658)。

学术论文  

[1] Zhiqiang Li*, Hongyu Zhang, Xiao-Yuan Jing*, Juanying Xie, Min Guo, Jie Ren. DSSDPP: Data selection and sampling based domain programming predictor for cross-project defect prediction, IEEE Transactions on Software Engineering, 2023, 49(4): 1941-1963. (CCF A, T1)

[2] Zhiqiang Li, Xiao-Yuan Jing, Xiaoke Zhu, Hongyu Zhang, Baowen Xu, Shi Ying. On the multiple sources and privacy preservation issues for heterogeneous defect prediction, IEEE Transactions on Software Engineering, 2019, 45(4): 391-411. (CCF A, T1)

[3] Haowen Chen, Xiao-Yuan Jing*, Zhiqiang Li* (共同通讯作者), Di Wu, Yi Peng, Zhiguo Huang. An empirical study on heterogeneous defect prediction approaches, IEEE Transactions on Software Engineering, 2021, 47(12): 2803-2822. (CCF A, T1)

[4] 李志强, 马睿, 张洪宇, 荆晓远, 任杰, 刘金会. SZZ误标变更对移动APP即时缺陷预测性能和解释的影响, 软件学报, 2025, 1-32, Doi: 10.13328/j.cnki.jos.007297. (CCF A)

[5] Zhiqiang Li*, Hongyu Zhang, Xiao-Yuan Jing, Wangyang Yu, Yueyue Liu. Unsupervised software defect prediction through multi-view clustering, IEEE Transactions on Reliability, 2025, 1-15, Doi: 10.1109/TR.2025.3548107. (中科院2区)

[6] Haiyang Liu, Zhiqiang Li*, Hongyu Zhang, Xiao-Yuan Jing, Jinhui Liu. CFG2AT: Control flow graph and graph Attention network-based software defect prediction, IEEE Transactions on Reliability, 2024, 1-15, Doi: 10.1109/TR.2024.3503688. (中科院2区)

[7] Zhiqiang Li, Jingwen Niu, Xiao-Yuan Jing, Wangyang Yu, Chao Qi. Cross-project defect prediction via landmark selection-based kernelized discriminant subspace alignment, IEEE Transactions on Reliability, 2021, 70(3): 996-1013. (中科院2区)

[8] Zhiqiang Li*, Wenzhi Zhu, Hongyu Zhang, Yuantian Miao, Jie Ren. The impact of unsupervised feature selection techniques on the performance and interpretation of defect prediction models, Automated Software Engineering, 2025, 1-48, Doi:10.1007/s10515-025-00510-y. (CCF B)

[9] Zhiqiang Li, Jingwen Niu, Xiao-Yuan Jing. Software defect prediction: future directions and challenges, Automated Software Engineering, 2024, 31(1): 1-14. (CCF B)

[10] Zhiqiang Li, Qiannan Du, Hongyu Zhang, Xiao-Yuan Jing, Fei Wu. An empirical study of data sampling techniques for just‑in‑time software defect prediction, Automated Software Engineering, 2024, 31(2): 1-40. (CCF B)

[11] Zhiqiang Li, Xiao-Yuan Jing, Xiaoke Zhu, Hongyu Zhang, Baowen Xu, Shi Ying. Heterogeneous defect prediction with two-stage ensemble learning, Automated Software Engineering, 2019, 26(3): 599-651. (CCF B)

[12] Zhiqiang Li, Xiao-Yuan Jing, Fei Wu, Xiaoke Zhu, Baowen Xu, Shi Ying. Cost-sensitive transfer kernel canonical correlation analysis for heterogeneous defect prediction, Automated Software Engineering, 2018, 25(2): 201-245. (CCF B)

[13] Zhiqiang Li, Xiao-Yuan Jing, Xiaoke Zhu. Heterogeneous fault prediction with cost sensitive domain adaptation, Software Testing, Verification and Reliability, 2018, 28(2): 1-22. (CCF B)

[14] Zhiqiang Li, Xiao-Yuan Jing, Xiaoke Zhu. Progress on approaches to software defect prediction, IET Software, 2018, 12(3): 161-175. (CCF B)

[15] Zhiqiang Li, Xiao-Yuan Jing, Xiaoke Zhu, Hongyu Zhang. Heterogeneous defect prediction through multiple kernel learning and ensemble learning, Proceedings of 33rd IEEE Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME), 2017, 91-102. (CCF B)

[16] Xiao-Yuan Jing, Fei Wu, Zhiqiang Li, Ruimin Hu, David Zhang. Multi-label dictionary learning for image annotation, IEEE Transactions on Image Processing, 2016, 25(6): 2712-2725. (CCF A, T1)

主持（或参与）的项目

[1] 国家自然科学基金青年项目：基于集成和迁移学习的跨项目软件缺陷预测方法研究（主持）

[2] 陕西省自然科学基础研究计划面上项目：基于多视图特征选择与聚类的无监督软件缺陷预测方法研究（主持)

[3] 陕西省自然科学基础研究计划青年项目：面向无标注数据的异构跨项目缺陷预测方法研究（主持）

[4] 中央高校基本科研业务费专项基金项目：基于度量选择和聚类的软件缺陷预测方法研究（主持）

[5] 中央高校基本科研业务费专项基金项目：基于域自适应学习的异构软件缺陷预测研究(主持)

发明专利

[1] 李志强等. 基于控制流语义的软件缺陷预测方法及相关装置, 2024-02-29, 中国, 202410230854.2.

[2] 李志强等. 基于代码变更的方法层即时软件缺陷预测方法及相关装置, 2024-01-26, 中国, 202410116150.2.

[3] 李志强等. 一种基于LSTM的多词嵌入编码-门控融合机制的软件缺陷预测方法, 2023-05-12, 中国, 202310541653.X.

[4] 李志强等. 一种基于线性规划的工作量感知即时软件缺陷预测方法, 2022-07-06, 中国, 202210788768.4.

[5] 李志强等. 一种跨项目软件缺陷预测方法及系统, 2022-08-03, 中国, 202210928904.5.

[6] 李志强等. 一种基于聚类集成的软件缺陷预测方法, 2022-10-08, 中国, 202211224284.3.

[7] 荆晓远, 李志强, 等. 一种面向代价感知的实时缺陷预测模型增强方法, 2020-4-28, 中国, 201910261531.9.

软件著作权

[1]马睿, 李志强. 基于Github代码提交记录的缺陷分析系统V1.0, 2022SR1389949, 原始取得, 全部权利, 2022-7-5.

[2] 马睿, 李志强. 基于Github代码变更记录的缺陷数据集构建系统V1.0, 2023SR0062593, 原始取得, 全部权利, 2022-9-8.

[3] 朱文知, 李志强. 面向软件缺陷预测的特征选择系统V1.0, 2023SR0716728, 原始取得, 全部权利, 2023-3-28.

马睿, 李志强. 基于Github代码提交记录的缺陷分析系统V1.0, 2022SR1389949, 原始取得, 全部权利, 2022-7-5.