[发明专利]一种测试用例聚类取样方法

权利要求书

1.一种测试用例聚类取样方法，软件测试的测试用例执行后，根据测试用例的执行路径聚类得到多个类簇，其特征是在类簇中挑选执行语句最多的测试用例进行验证，根据被选中的测试用例的验证结果，计算其所执行的语句的可信度，如果测试用例验证通过，语句可信度增加，反之则减少，即语句s的可信度等于执行过s并且通过的测试用例的个数，减去执行过s并且失败的测试用例个数；如果一个语句的可信度低于给定的阈值，则该语句为可疑语句，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的每个测试用例失败的可能性，某测试用例执行过越多可疑语句其失败可能性越高，选取其中失败可能性最大的测试用例t’，如果多个测试用例拥有最大失败可能性，则采用随机挑选的方法，然后根据该测试用例的验证结果重新计算各语句的可信度，更新可疑语句集合，并计算未验证的剩余测试用例失败的可能性，挑选下一个失败可能性最高的测试用例来验证其结果；整个取样过程如此重复下去，直到该类簇中所有剩余测试用例的失败可能性都为0，即剩余测试用例的所执行语句均不在可疑语句集合中，取样剩余的测试用例均不再验证其结果，实现测试用例的约简并确保被取样的测试用例中失败测试用例的比例。

2.根据权利要求1所述的一种测试用例聚类取样方法，其特征是具体步骤如下：

1)设聚类后得到m个类簇C₁，C₂...C_m，j表示类簇编号，初始化j＝1；

2)初始化所有语句的可信度为0；从类簇C_j中挑选执行语句最多的测试用例t；

3)验证测试用例：测试人员验证测试用例t的执行结果，获取反馈信息：该测试用例是失败，还是成功；

4)计算执行语句可信度：根据测试用例t的验证结果，计算语句的可信度，计算语句可信度的公式为confidence(s)＝passed(s)-failed(s)，即语句s的可信度等于执行过s并且通过的测试用例的个数，减去执行过s并且失败的测试用例个数，也就是如果t验证失败了，则t执行过的所有语句的可信度减1；否则，t成功了，则t执行过的所有语句的可信度加1；

5)语句识别：根据语句的可信度，将语句识别为可疑语句和可信语句两种，设定一个阈值ConfidenceThreshold，简写为CT，所有可信度小于CT的语句被识别为可疑语句，具体公式为suspicious(S)＝{s∈S|confidence(s)＜CT}；所有可信度大于或等于CT的语句被识别为可信语句，具体公式为correct(S)＝{s∈S|confidence(s)＞＝CT}；可疑语句集和可信语句集之间没有交集 

6)测试用例失败可能性度量：测试用例t执行过的语句集表示为t(S)＝{s∈S|t executes s}，测试用例t失败的可能性为其执行过的可疑语句的个数，计算公 式为failpossibility(t)＝|t(S)∩suspicious(S)|；

7)选取类簇剩余测试用例中失败可能性最大的测试用例：根据计算出来的剩余测试用例的失败可能性，选取其中失败可能性最大的测试用例t’；如果多个测试用例拥有最大失败可能性，则采用随机挑选的方法，从中挑选出一个测试用例t’；

8)如果t’的失败可能性值为0，则停止从类簇Cj中取样，j＝j+1，如果j＜＝m则返回步骤2)，开始从下一个类簇中取样；如果j＞m，即所有类簇都取样完毕后，整个取样过程结束；如果t’的失败可能性值大于0，则返回步骤3)，继续从当前类簇中取样。