王帮超，男，1988年3月生，武汉纺织大学计算机与人工智能学院硕士生导师。2020年6月毕业于武汉大学计算机学院计算机软件与理论专业（国家重点学科），获工学博士学位。

邮箱：bcwang@wtu.edu.cn，

QQ：576728902

1.主要研究方向

软件工程（智能化软件开发、经验软件工程）、需求工程（软件/需求跟踪、需求获取与分析）、自然语言处理等。

2.教学、科研项目

国家自然科学基金，青年项目，“基于软件项目知识图谱的需求跟踪方法研究”（No. 62102291），2022.1-2024.12，主持；

教育部产学合作协同育人项目，“软件工程相关课程实践平台建设”（No.220606008213849），2022.9-2024.6，主持；

湖北省教育厅科学技术研究计划，中青年人才项目，“群体智慧驱动的知识共享型湖北非遗数字平台构建方法研究”（No. Q20211711），2021.1—2022.12，主持；

湖北省服装信息化工程技术研究中心，开放课题，“纺织领域知识图谱构建方法研究”（No.2022HBCI02），2022.9-2024.8，主持；

武汉纺织大学，教研项目，“科研资源转化课堂内容的软件工程类课程教学模式研究”，2022.6-2023.12，主持。

3.论文与专利

[1] 第一作者, Teaching Reform and Practice of Software Engineering Graduate Students by Implanting Scientific Research Literacy into Classroom Teaching Content, CEISEE 2023. （教研论文，Accept, to appear）

[2] 通讯作者, Sentiment Analysis for Requirements Elicitation from App Reviews: A Systematic Mapping Study, APSEC 2023.（CCF软件工程C类会议，EI，Accept, to appear）

[3] 第一作者, DF4RT: Deep Forest for Requirements Traceability Recovery between Use Cases and Source Code, SMC 2023.（CCF交叉/综合/新兴C类会议，EI，Accept, to appear）

[4] 第一作者, A Systematic Mapping Study of Machine Learning Techniques Applied to Software Traceability, SMC 2023.（CCF交叉/综合/新兴C类会议，EI，Accept, to appear）

[5] 通讯作者, A Knowledge Graph Construction Method for Software Project based on CAJP, Journal of Internet Technology, 2023.（SCI期刊，Accept, to appear）

[6] 第一作者, An Empirical Study on Data Balancing in Machine Learning Based Software Traceability Methods, 2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Gold Coast, Australia, 2023.（神经网络领域旗舰会议，CCF人工智能C类会议，EI）

[7] 通讯作者, Applications of Machine Learning in Requirements Traceability: A Systematic Mapping Study, in: Proceedings of the 35th International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering (SEKE'23), 2023．(CCF软件工程C类会议，EI)

[8] 第一作者, An Empirical Study on Source Code Feature Extraction in Preprocessing of IR-Based Requirements Traceability, in: Proceedings of the IEEE 22nd International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS'2022), 2022. (CCF软件工程C类会议，EI，录用率27%)

[9] 第一作者, A Systematic Mapping Study of Information Retrieval Approaches Applied to Requirements Trace Recovery, in: Proceedings of the 34th International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering (SEKE'22), 2022. (CCF软件工程C类会议，EI)

[10] 通讯作者, Conceptual Semantic Enhanced Representation Learning for Event Recognition in Still Images，Connection Science, 2022. (CCF软件工程C类SCI期刊，JCR 2区)；

[11] 通讯作者, 基于图情景感知计算的舆图信息元学习框架[J].图书情报知识, 2021, 38 (3): 61-73.（CSSCI收录期刊）

[12] 第一作者, An Automated Hybrid Approach for Generating Requirements Trace links, International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, Volume 30, Issue 07 (July 2020). (软件工程SCI期刊，CCF软件工程 C类)

[13] 第一作者, Combining VSM and BTM to Improve Requirements Trace Links Generation, in: Proceedings of the 31th International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering (SEKE'19), Lisbon, Portugal, 2019, pp. 567-572. (CCF软件工程C类会议，EI) 

[14] 第一作者, Requirements traceability technologies and technology transfer decision support: A systematic review, Journal of Systems and Software, 2018, 146, pp. 59-79. (软件工程SCI二区期刊，CCF软件工程 B类)

[15] 第一作者, Requirements Traceability Technologies Selection for Industry, in: Proceedings of the 24th International Requirements Engineering Conference (RE 2016), Beijing, China, 2016, pp. 450-455. (CCF软件工程B类会议，EI)

4.教科研奖励

第19届中欧软件工程教育国际研讨会“最佳论文奖”，2023年

“纺织之光”中国纺织工业联合会纺织高等教育成果二等奖，排序第五，2023年

5.个人荣誉和指导学生获奖

武汉纺织大学计算机与人工智能学院“优秀班主任”，2023年

武汉纺织大学研究生创新基金项目，指导教师，2023年

武汉纺织大学第十五届研究生知行论坛理工组三等奖，指导教师，2023年

武汉纺织大学本科优秀毕业论文，指导教师，2022、2023年

第十四届“蓝桥杯”全国软件和信息技术专业人才大赛三等奖（国赛），指导教师，2023年

2023年数维杯大学生数学建模竞赛研究生组二等奖，指导教师，2023年

武汉纺织大学计算机与人工智能学院“优秀教师”，2021年

武汉计算机软件工程学会“优秀博士生”，2019年

6. 招募学生要求

本实验室长期招募志向于投身科学研究的学生。在实验室的最主要目标之一是培养优秀的学生。对于学生的期望如下所述：

（1）身心健康、积极心态与团队精神：身体的健康是个人幸福与职业发展的基石。因此，我们期望招收具备积极乐观思维的学生，以促进积极的学术氛围。
（2） 程序设计能力（包括但不限于MATLAB、C/C++、Python等）、数学基础与英文写作能力的要求较高。曾参与过各类竞赛、拥有相关项目经验或已发表学术论文的申请者，将优先考虑。
（3）我们希望学生未来在高校、研究机构或知名企业寻求发展，或选择赴国外深造。对于表现卓越的学生，实验室将提供访学与实习的机会。我们对学生在研究态度方面有着严格的要求，因为每位研究生的共同目标皆是为共同的科研事业贡献力量，务必真心实意地汲取知识。混学位的同学，恳请勿与我们联系。
（4） 从事科研方向的硕士，旨在针对前瞻性的实际应用展开深入研究，从而提出新颖构思，为未来应用的发展提供初期的模型与算法研究。
（5） 从事技术研发方向的硕士，将在团队多年研究成果的基础上，着眼于当前企业的实际需求，进一步完善可实际应用的算法。
（6）不论是何种科研项目，研究过程均涉及广泛的计算机编程、多服务器协调调度与算法实现。这将极大地提升你的计算机编程能力等技能。此外，从事科学研究将有助于你培养对他人观点的审视、表达个人观点的能力，以及撰写与说服他人的技巧。我们相信，这些技能也将对你未来的职业生涯产生重要而深远的影响。