[发明专利]一种基于贝叶斯网络失败风险模型的Web Service测试方法

权利要求书

1.一种基于贝叶斯网络失败风险模型的Web Service测试方法，其特征在于步骤如下：

(A)根据Web Service所涉及的本体中各个组件的依赖关系和调用关系建立相应的贝叶 斯网络BN；

(B)通过BN中的节点依赖关系计算每个节点的相对重要程度I_r；

(C)由先验知识确定每个节点在BN中失败的概率P；

(D)更新所有到目前为止尚未测试的节点的失败风险Risk，Risk＝P·I_r，并选择风险最 高的节点进行测试；

(E)将之前所有已测试的节点的成功或失败的测试结果代入失败概率公式，更新所有到 目前为止尚未测试的节点的失败的概率P；

(F)重复步骤(D)和步骤(E)，直至完成指定测试任务；

所述的步骤(A)包括：

(A1)将每个本体中各个组件之间的关系转化为失败依赖关系；

(A2)BN中的一个节点代表本体中的一个组件，每条有向边代表所连接的两个组件之间 的失败依赖关系，因此BN反映了组件的所有失败依赖关系；

所述的步骤(B)包括：

(B1)由任一个节点C的出度及其所有不同辈分后代的出度定义并计算C的绝对重要程度 I_a；

定义节点C_i绝对重要程度I_a(C_i)的计算公式如下：

Ia(Ci)=Σj=1DepiwjNj]]>

其中，

1)Dep_i是以节点C_i为根的树的深度；

2)N_j是节点C_i第j代后代的节点数；

3)W_j是节点C_i的每个第j代后代的权重，代表C_i对该后代的影响程度，随着j的递增而 呈指数递减，

(B2)重复(B1)的步骤，直至计算出BN中所有节点的绝对重要程度；

(B3)将任一个节点C的绝对重要程度与BN中最大绝对重要程度的比值作为C的相对重 要程度I_r；

节点C_i相对重要程度I_r(C_i)，其计算公式如下：

Ir(Ci)=Ia(Ci)maxj=1,...,n(Ia(Cj))]]>

其中，

1)n是BN节点的总个数；

2)是所有节点中绝对重要程度的最大值；

所述的步骤(C)包括：

(C1)对于无其他节点指向的节点C，先验知识必须给出C失败的非条件概率，这个概率 作为C在BN中的失败的概率P；

(C2)对于被其他节点指向的节点C，先验知识必须给出在C的父节点失败或不失败的所 有可能的组合情况下，C失败的条件概率；其中，C的父节点都不失败的情况下C失败的概 率作为C在BN中的失败概率P；

为求节点的失败概率公式，先对BN所有节点的联合概率分布P_BN进行分解，从而使失 败概率的推断计算可以通过对联合概率分布求边缘分布得到；该分解如下：

PBN=Πk=1nP(Ck|pak)]]>

其中，pa_k是节点C_k的所有父节点；若C_k无父节点，则公式中的P(C_k |pa_k)项退化为 P(C_k)；所有P(C_k|pa_k)的值均由先验知识给出；

由上述分解式，可以得到在当前状态下，计算节点C_i失败的概率的公式：

P(Ci=0|E)=P(Ci=0,E)P(E)=P(Ci=0,E)ΣCkP(Ck,E)=ΣBN/[(Ci=0)∪E]PBNΣBN/EPBN=ΣBN/[(Ci=0)∪E]Πk=1nP(Ck|pak)ΣBN/EΠk=1nP(Ck|pak)]]>

其中，E是所有当前已测试节点的状态集合；在初始状态，此时，即得节点C_i的初始失败概率：

P(C_i＝0|E)＝P(C_i＝0|pa_i)。