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公开(公告)号：CN101814055B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201010139848.4
申请日：2010-04-06
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种测试用例聚类取样方法，基于观测的软件测试技术中的聚类过滤技术，在类簇中挑选测试用例进行验证，根据验证结果计算其所执行的语句的可信度，判断是否可疑语句，可疑语句构成可疑语句集合；根据可疑语句集合计算该类簇中剩余测试用例失败的可能性，挑选失败可能性最高的测试用例，验证结果并重新计算各语句的可信度，更新可疑语句集合，对未验证的测试用例重复取样过程，直到该类簇中所有剩余测试用例的失败可能性都为0。本发明取样剩余的测试用例均不再验证其结果，实现了测试用例的约简，节约了人工验证测试结果的时间和精力，同时确保被取样的测试用例中失败测试用例占很大比例，语句的可信度值可以用来帮助测试人员进行错误定位。
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公开(公告)号：CN101866317B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201010212473.X
申请日：2010-06-29
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种基于聚类分析的回归测试用例选择方法，通过在已有技术的基础上记录测试用例的执行覆盖信息，生成函数执行剖面，以量化形式表示测试用例并应用聚类算法分析测试用例，了解它们执行情况的异同，就可以理解程序行为及其之间的联系，在回归测试阶段有效降低测试用例数量并保持足够高的错误检测能力。本发明基于数据挖掘技术，以一种全新的、更加动态的方式处理测试用例，通过测试用例所展现出的程序行为的内在联系来理解程序，使得测试用例的选择变得更加容易和自动化，从而可以更有效的使用这些测试用例进行回归测试，在现有技术的基础上能够进一步提高回归测试的效率。
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公开(公告)号：CN101866317A
公开(公告)日：2010-10-20
申请号：CN201010212473.X
申请日：2010-06-29
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种基于聚类分析的回归测试用例选择方法，通过在已有技术的基础上记录测试用例的执行覆盖信息，生成函数执行剖面，以量化形式表示测试用例并应用聚类算法分析测试用例，了解它们执行情况的异同，就可以理解程序行为及其之间的联系，在回归测试阶段有效降低测试用例数量并保持足够高的错误检测能力。本发明基于数据挖掘技术，以一种全新的、更加动态的方式处理测试用例，通过测试用例所展现出的程序行为的内在联系来理解程序，使得测试用例的选择变得更加容易和自动化，从而可以更有效的使用这些测试用例进行回归测试，在现有技术的基础上能够进一步提高回归测试的效率。
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公开(公告)号：CN101814055A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN201010139848.4
申请日：2010-04-06
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种测试用例聚类取样方法，基于观测的软件测试技术中的聚类过滤技术，在类簇中挑选测试用例进行验证，根据验证结果计算其所执行的语句的可信度，判断是否可疑语句，可疑语句构成可疑语句集合；根据可疑语句集合计算该类簇中剩余测试用例失败的可能性，挑选失败可能性最高的测试用例，验证结果并重新计算各语句的可信度，更新可疑语句集合，对未验证的测试用例重复取样过程，直到该类簇中所有剩余测试用例的失败可能性都为0。本发明取样剩余的测试用例均不再验证其结果，实现了测试用例的约简，节约了人工验证测试结果的时间和精力，同时确保被取样的测试用例中失败测试用例占很大比例，语句的可信度值可以用来帮助测试人员进行错误定位。
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