里尔大学研发支持库更新的智能工具，提升计算机科学博士研究

里尔大学科技学院的计算机科学博士论文研究着重于开发一种支持和优化图书馆更新的工具，该工具旨在解决在现代软件开发中广泛存在的问题——库依赖性管理和更新。论文作为里尔大学计算机科学海岸培训项目MADIS的一部分，探讨了如何利用数据挖掘和机器学习技术来自动化处理库更新过程中的复杂性和挑战。 论文的核心焦点在于，现有的基于数据挖掘的方法往往只关注客户端开发者的需求，即帮助他们理解和适应库的版本变化，例如通过规则提取来指导代码更新。然而，这些方法往往忽略了库开发者的专业知识，以及他们在更新策略和API设计上的经验。因此，作者创新性地提出了一种工具，旨在集成库开发者的知识，以实现更全面、精准的更新支持。 该工具的开发是由奥列克桑德尔·扎伊采夫领导的团队完成，评审委员会成员包括奥尔加·库奇纳伦科、罗曼·罗伯特·科恩等专业人士。共同作者尼古拉斯·安奎蒂尔也是论文的重要贡献者，他们在里尔大学计算机科学、信号和自动化研究中心-UMR9189 CRISTAL INRIA 里尔-北欧的研究环境中进行了深入合作。 作者在论文中表达了对他们家庭、朋友和资助机构（如Arola软件公司和Inria的RMoD团队）的感激之情，尤其是导师斯蒂芬·杜卡斯和尼古拉斯·安奎蒂尔，他们的指导和支持对于论文的成功至关重要。论文的最终目标不仅是提升开发效率，还表达了对乌克兰武装部队和所有支持者的致敬，特别是那些在战争中付出巨大牺牲的英雄和志愿者。 该论文的摘要强调了在软件开发领域的关键问题，即如何通过结合库开发者的专业视角和机器学习技术，创建一个更为智能、高效的库更新工具，以降低客户端开发者的工作负担，确保软件生态系统的稳定和持续演进。这个工具的出现，无疑将推动IT行业朝着更好的库管理实践迈进，提高整个软件生态的可持续性。