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公开(公告)号：CN116702759A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310559131.2
申请日：2023-05-18
Applicant: 南京大学
IPC: G06F40/232 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于基于对称拼写检查的软件语义优化方法及系统，该方法步骤S1：获取预训练词典和单词错误阈值；S2：生成备选词典；S3：获取输入的文本数据；S4：从文本数据中分词；S5：对S4步骤得到的每个单词分别进行拼写检查修改；S6：输出整体的修改文本作为结果。本发明通过对软件程序语义中的错误单词进行修改，生成的新的正确单词，增强后续程序分析中的单词的可理解性。本发明中，单词在词典中的查询采用的是哈希表查询，使用了布隆过滤器装置加快了查询的时间。其中，修改意见是根据单词的频率给出的，单词的频率为领域内大数据中所获取，不需要统计。
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公开(公告)号：CN111273905B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010050903.6
申请日：2020-01-17
Applicant: 南京大学
IPC: G06F8/38 , G06F9/445 , G06F16/901 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了基于界面草图的应用检索方法和装置。该方法对输入的图像进行预处理后，通过对预处理后的图像进行递归分割，对各分割后的图像识别边缘矩形框，然后识别边缘矩形框内的图元标识，根据图元标识对应的控件种类识别出各种类型的控件，并根据边缘矩形框的位置确定该控件在界面上的位置，结合递归的层次关系组成用以表示控件间的层次布局的控件布局树，然后将该生产的控件布局树与应用库中各应用对应的控件布局树进行布局树相似度值计算，根据布局树相似度值是否大于阈值得到匹配的应用。软件研发人员可以依据本发明的方法和装置检索相似的界面的应用，为设计软件图形应用界面提供便利。
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公开(公告)号：CN114936162A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210636888.2
申请日：2022-06-07
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种在App之间移植GUI测试代码的方法，包括以下步骤：输入两个App和其中一个App的GUI测试代码，命名为源App、源GUI测试代码、目标App；设计表示App运行时状态及其变化关系的模型；改造并使用App测试框架在源App上执行源GUI测试代码，使用得到的信息建立源App的状态转移路径；改造并使用App自动探索工具运行目标App，使用得到的信息建立目标App的状态转移图；使用贪心搜索回退法为源App的状态转移路径在目标App的状态转移图上匹配一条相似的状态转移路径；最后将得到的状态转移路径翻译成适用于App测试框架的GUI测试代码。
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公开(公告)号：CN113946334A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111231486.6
申请日：2021-10-22
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种界面跳转路径图的合并方法和装置。该方法将自动化测试工具对UI应用界面测试所产生的各界面跳转路径通过对界面场景的相似度分析，将相似的界面场景节点合并，从而将各界面跳转路径合并，生成合并后的界面跳转路径图，从而减少了后续分析的复杂性。本发明中，界面场景相似度分析时，采用界面截图和控件布局相似度比较相结合的方法。其中，界面截图相似度计算时，通过卷积神经网络提取特征向量，然后通过特征向量之间的距离作为界面截图相似度；控件布局相似度计算时，将控件布局转换成简化的布局文本，然后计算布局文本之间的文本相似度。
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公开(公告)号：CN113010741A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110339294.0
申请日：2021-03-30
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/83 , G06F16/903
Abstract: 本发明属于软件工程领域与计算机视觉领域，具体为一种基于草图的移动应用模型查询方法，预定义的草图模型语言为一组基于IFML设计的移动应用布局控件符号语言，且已经建立了一个按照IFML模型规则设计的多维数据融合软件资产库(AppRepo)；具体步骤为：用户在纸上根据预定义语言绘制的多UI跳转草图作为本发明的输入，经过预设的识别技术获得草图内静态UI与动态跳转信息；其次通过静态草图UI与库中UI的基本相似性计算结合T步相似性更新定位锚点后，将草图模型与库中模型进行相似度排名；最后模型相似度排名靠前的移动应用结果即为本方法的输出；本方法能有效地将一张多UI跳转草图匹配到一个移动应用的全部或局部。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110209593B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910515637.7
申请日：2019-06-14
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提出了一种面向偏好设置的安卓应用测试方法。首先对待测应用的可执行文件进行静态程序分析，以得到应用中定义的所有偏好设置与其属性。随后在已有测试用例上，通过动态程序分析的方式获得各测试用例中相关联的偏好设置。对于每条测试用例，可测试所有相关偏好设置与其可能输入的组合，来实现面向偏好设置的测试。最后为了降低这一测试的成本，本发明提供了一种目标导向的执行模式，它将测试用例的代码分割为基本块，将基本块与其相关的偏好设置的输入组合作为测试目标。依照贪心算法，本发明选取覆盖最多的测试目标的测试用例与偏好设置的组合进行测试，从而减少各测试用例下重复的偏好设置输入组合的测试，大大降低测试成本。
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公开(公告)号：CN111090462A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911239725.5
申请日：2019-12-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于API文档的API匹配方法和装置。该方法通过对API的描述文档分析，提取出API信息。API信息包括：输入信息、输出信息、行为信息。然后通过对两个API信息的输入信息、输出信息、行为信息分别进行相似度计算，综合后再判断两个API是否匹配。本发明综合了输入、输出以及行为等方面的信息，提高了API匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN110209593A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910515637.7
申请日：2019-06-14
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提出了一种面向偏好设置的安卓应用测试方法。首先对待测应用的可执行文件进行静态程序分析，以得到应用中定义的所有偏好设置与其属性。随后在已有测试用例上，通过动态程序分析的方式获得各测试用例中相关联的偏好设置。对于每条测试用例，可测试所有相关偏好设置与其可能输入的组合，来实现面向偏好设置的测试。最后为了降低这一测试的成本，本发明提供了一种目标导向的执行模式，它将测试用例的代码分割为基本块，将基本块与与其相关的偏好设置的输入组合作为测试目标。依照贪心算法，本发明选取覆盖最多的测试目标的测试用例与偏好设置的组合进行测试，从而减少各测试用例下重复的偏好设置输入组合的测试，大大降低测试成本。
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公开(公告)号：CN105955889B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201610309279.0
申请日：2016-05-11
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种图形界面自动化测试方法，包括以下步骤：对待测试软件自动生成随机测试用例，并对每个测试软件的功能模块生成操作序列的记录，保存运行截图；根据操作序列的记录计算操作序列之间的相似度，给出操作序列间操作的匹配关系；根据操作序列相似度对操作序列进行聚类；在每个类别中，任选一条序列人为标记对错；在每个类别中，将同类其他序列与标记序列进行图像比对；比对结果一致则可直接判定对错，否则视为待定；若存在待定序列，则返回聚类。本发明运用图像对比算法结合OCR对同类的操作进行图像比对，根据结果判定功能存在缺陷或重复迭代过程。用机器学习、图像比较技术减少人工干预，实现测试的自动化，提高软件测试的效率。
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公开(公告)号：CN106951305A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710180952.X
申请日：2017-03-24
Applicant: 南京大学
IPC: G06F9/45
Abstract: 本发明基于模型转换由QVT‑R代码生成midCore脚本的方法，步骤1对QVT‑R语言进行设计和裁剪；步骤2获取符合步骤1规则面向数据转换的QVT‑R代码；步骤3通过Xtext为QVT‑R语言建模，构建编辑器、解析器及语法分析树；步骤4利用Xtend根据步骤3匹配得到的语法分析树，解析QVT‑R代码语义，并生成对应的midCore语句；步骤5将步骤2获得的QVT‑R代码作为输入，转换引擎生成midCore脚本。本发明将描述数据转换的QVT‑R代码自动转换成midCore脚本，降低了使用midCore程序成本，减少了编写midCore代码缺陷，更直观描述数据变换逻辑，降低大数据处理难度和成本。
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