软件与微电子学院硕士生论文被万维网和数据挖掘领域国际顶级会议WWW 2026录用

近日，软件与微电子学院硕士生孙锦瑞（导师：李影教授、贾统助理研究员）的论文 “VarParser: Unleashing the Neglected Power of Variables for LLM-based Log Parsing” 被第35届ACM万维网会议（The Web Conference 2026，WWW 2026）正式录用。

该论文聚焦基于大语言模型的日志解析任务，针对现有方法普遍存在的过度依赖静态常量、忽视变量动态特征，以及解析效率较低、调用成本较高、关键信息容易丢失等问题，提出了一种以变量为中心的日志解析框架 VarParser。该方法通过变量贡献采样机制动态筛选高信息量样本，利用变量中心缓存策略减少冗余的大模型调用并保留关键系统变量信息，同时设计了自适应变量感知的上下文学习方法，实现了更细粒度的提示构建，并有效降低了Token消耗。在Loghub-2.0大规模基准数据集上的实验结果表明，VarParser在解析准确率（FTA）方面平均优于最优基线 5.8%，同时显著降低了大语言模型调用成本与时间开销，为AIOps领域高效、精准的日志分析提供了新的解决思路。

WWW是万维网、数据管理与数据挖掘领域具有重要影响力的国际顶级学术会议，也是中国计算机学会（CCF）推荐的 A类会议。本届会议共收到 3370篇 投稿，最终录用 676篇 论文，录用率为 20.1%。

此次论文被WWW 2026录用，体现了学院在智能软件、AIOps与大模型应用方向的持续创新能力和学术影响力。