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公开(公告)号：CN110084321B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN201910380031.7
申请日：2019-05-08
IPC: G06F18/23213 , G06F17/16 , G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种基于K‑均值聚类的软件测试目标路径选择方法。该方法给定待测程序，利用Z覆盖方法将程序中的循环结构转化为选择结构，基于赫夫曼编码对程序路径进行编码；从路径编码集合中随机选择路径作为聚类中心，计算剩余路径与聚类中心的区分度，对路径进行聚类；最后，结合K‑均值聚类算法，选择类中与其他路径区分度和最小的路径作为新的聚类中心，直到聚类中心不再变化为止；最终，输出聚类中心作为待测程序的测试目标路径集合。本发明目的在于解决了目前被测软件路径数目众多的情况下，全路径覆盖测试难以达到，测试质量难以得到保障的问题，最终帮助测试人员提高软件测试效率，同时保障软件测试的质量。
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公开(公告)号：CN114780373A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202111471921.2
申请日：2021-11-30
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06V30/412 , G06V10/74
Abstract: 一种基于图像文本融合分析的移动应用众包测试报告排序的方法，其特征是通过自动化地提取众包测试报告的图像和文本特征，根据报告间的相似性度量进行众包测试报告排序为人工审查测试报告负担过大的问题提供新的解决方案。提取完成的图像和文本特征将重新组合缺陷类特征和上下文类特征分别计算相似度。缺陷相似度由问题控件图片相似度和缺陷描述相似度组成，用于表示报告中显示的直接与缺陷相关的信息。上下文相似度由复现步骤相似度和上下文控件相似度组成，它表示上下文信息，包括触发缺陷的操作跟踪和缺陷发生时的活动信息。最后将根据测试报告之间的相似度识别重复的报告，并根据报告揭示新的缺陷的能力进行排序。
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公开(公告)号：CN110543331B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201810561223.3
申请日：2018-05-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于测试代码片段相似性的测试程序抄袭检测方法。该方法针对待测试程序中各个待测方法，首先，基于类名、方法名、参数序列计算出唯一方法标识；其次，从测试程序中提取所有测试代码片段集合，每个测试片段与一个待测方法相对应；然后，分析测试片段间相似性得到相似性分析报告，由此计算出片段之间的相似度值；最后，利用测试片段相似度值计算测试程序整体相似程度值，利用测试程序整体相似程度值即可更加精确的判断测试程序之间抄袭情况。本发明目的在于填补针对测试代码相似性检测技术的空白，解决目前测试代码相似性分析的低精度和测试代码抄袭检测主要靠人工操作的低效率问题，从而提高测试代码相似性检测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN111459787A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201910055699.4
申请日：2019-01-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的测试抄袭检测方法。本发明的基本思想为：运用机器学习算法累积样本训练，获取一个足够好的模型去预测代码是否抄袭。首先，计算代码间相似度，把相似度都添加到相似度矩阵中，接着基于此去生成特征向量集合，用于机器学习算法训练的输入。接着，以累积样本的形式每次从中随机抽取n个选手对并人工标注标签，并且划分训练集和验证集，接着基于交叉验证调参后训练并验证效果，重复以上过程直到效果收敛或大于等于预期阈值。最后，将得到的模型用于对剩下的选手对进行预测判断是否抄袭。该方法不仅可以减少人工检测的工作，提高测试代码抄袭检测的效率，而且相比传统的方法可以提高测试代码抄袭检测的精度。
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公开(公告)号：CN110688321A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910952056.X
申请日：2019-09-29
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36 , G06N3/00 , G06F16/951
Abstract: 本发明提出一种结合群体智能与机器智能增强移动应用测试的方法，用于增强机器智能的代码覆盖率，以获得更多发现缺陷的机会。该发明的主要创新在于两方面，一方面是将群体智能产出的代码进行了格式化的整理，从而找出群体智能在应用进行的测试中，不同页面之间进行转移的最短路径与相同页面内，和仅在少数代码中出现的特异路径，并保存为自动化工具的配置文件；另一方面将这些整理后的路径通过配置文件接入到机器智能中，使得机器智能可以解决由于部分页面之间的转移需要进行逻辑性操作(组合操作)而难以甚至无法实现的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110084321A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910380031.7
申请日：2019-05-08
Abstract: 本发明涉及一种基于K-均值聚类的软件测试目标路径选择方法。该方法给定待测程序，利用Z覆盖方法将程序中的循环结构转化为选择结构，基于赫夫曼编码对程序路径进行编码；从路径编码集合中随机选择路径作为聚类中心，计算剩余路径与聚类中心的区分度，对路径进行聚类；最后，结合K-均值聚类算法，选择类中与其他路径区分度和最小的路径作为新的聚类中心，直到聚类中心不再变化为止；最终，输出聚类中心作为待测程序的测试目标路径集合。本发明目的在于解决了目前被测软件路径数目众多的情况下，全路径覆盖测试难以达到，测试质量难以得到保障的问题，最终帮助测试人员提高软件测试效率，同时保障软件测试的质量。
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公开(公告)号：CN104536878B
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201410709983.6
申请日：2014-11-28
Applicant: 南京大学 , 江苏苏测软件检测技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种验证并发程序中违反原子性错误是否被正确修复的方法，利用原始程序执行错误时的执行日志，结合原子性错误的各种模式构造新的、适合于修复后程序的执行日志，并通过观察修复后的程序是否能够按照新的日志正确执行来判断原子性错误是否被修复。用户在并发程序出错后，使用同步化方法修复原子性错误，本发明方法能够帮助用户在重复执行修复程序若干次后自动判断bug是否被正确修复。本发明方法不要求用户知道Bug的准确位置，符合用户检验错误是否被修复的习惯性方法。
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公开(公告)号：CN104615533A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510024283.8
申请日：2015-01-15
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种基于移动即时通讯软件的软件缺陷智能跟踪管理方法，包括下列步骤：1)软件缺陷描述消息的采集；2)软件缺陷报告的自动生成；3)软件缺陷报告特征向量的生成；4)软件缺陷报告严重等级的自动划分；5)软件缺陷报告的自动分派；6)软件缺陷报告的定位和修复。本发明解决了目前存在的软件缺陷跟踪管理方法不能满足敏捷软件开发需要的问题，大幅提升软件缺陷跟踪管理的易用性和运转效率，提高了软件测试工作效率，从而更好地控制产品的质量。
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公开(公告)号：CN104598375A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201410710095.6
申请日：2014-11-28
Applicant: 江苏苏测软件检测技术有限公司 , 南京大学
Abstract: 一种用于软件开发的缺陷预测方法，构建源代码依赖网络和开发者社交网络，分别记录源代码文件间的依赖关系，以及开发者间的交流协作关系。比较源代码依赖网络和开发者社交网络，将两者的不一致作为缺乏交流的指示。本发明可以检测出每个源代码文件关联的开发者交流链接缺乏的数量，作为衡量文件网络不一致性的指标，还可以给出文件缺乏的开发者链接，并同时给出每一条链接缺乏的原因，即哪两个源文件之间存在依赖，而其开发者间没有交流协作。开发者可以根据方法的指导，组织弥补相应的交流，有针对性地发现和修复缺陷。
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公开(公告)号：CN104536877A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410709716.9
申请日：2014-11-28
Applicant: 江苏苏测软件检测技术有限公司 , 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种基于混合策略的测试数据生成方法，综合利用多种技术的特点融合为测试数据的生成方法。虽然近来各种各样的测试数据生成机制层出不穷，每种技术还是有自己的局限性，例如囿于本身特点每种技术只对有限的几种数据结构适用性与精确性较强。以上的特点导致了单一测试数据生成技术不能广泛而精确地得到试用。我们的方法结合了随机策略，动态符号执行和搜索策略建立数据生成流程，构成了一个可以利用多种技术的优点而进行的高可靠性高拓展性的测试数据生成方法。
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