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利用集成学习进行测试用例优先级排序的测试方法和系统

摘要

本发明属于软件测试技术领域,具体涉及利用集成学习进行测试用例优先级排序的测试方法和系统,包括:根据测试用例的属性信息和历史执行数据,利用集成学习算法建立对测试用例执行错误率的回归预测模型,用于预测即将执行的测试过程中各个测试用例可能的出错概率;基于错误率预测模型对各个测试用例的错误率进行预测,将各个测试用例按照预测错误率由大到小的顺序进行优先级排序,并按照优先级顺序执行测试用例;在测试过程中,一旦有测试用例执行失败,立刻提交给开发人员进行分析和修复。本发明缩短了从测试人员测试到开发人员进行修复的时间,提高测试效率。

著录项

  • 公开/公告号CN111427802B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京大学;

    申请/专利号CN202010432137.X

  • 申请日2020-06-09

  • 分类号G06F11/36(20060101);G06N20/20(20190101);

  • 代理机构11676 北京华际知识产权代理有限公司;

  • 代理人曹书华

  • 地址 210093 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号

  • 入库时间 2022-08-23 11:59:51

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