[发明专利]面向用户数据覆盖率的测试用例自动生成方法

说明书

本发明公开了一种面向用户数据覆盖率的自动生成测试用例的方法，包括：(1)获得某软件产品的用户使用数据，组成数据集D_origin，并清洗所述数据集D_origin得到数据集D_clean；(2)采用机器学习方法处理所述数据集D_clean，获得测试用例集TC；(3)利用所述测试用例集TC对所述某软件产品进行测试，修复已经出现的漏洞，重复测试直至无严重漏洞，并将修复后的某软件产品重新投入使用；(4)记录重新投入使用的某软件产品的用户使用数据，组成数据集D_add，合并所述数据集D_add和所述数据集D_origin，得到作为下一轮测试用的数据集D_origin’。该方法可以提高测试过程的效率。

技术领域

本发明属于数据处理领域，具体涉及一种面向用户数据覆盖率的自动生成测试用例的方法。

背景技术

测试是软件开发过程中必不可少的环节，对软件质量度量的一种方式，用以判断软件实际的运行结果是否与预期的一致。测试用例是测试步骤中的关键元素。测试用例作为被测试程序的输入，用以观察程序的表现和结果，由此发现程序中的错误和缺陷。

测试用例的生成，长期以来依靠软件测试人员的经验和专业素养产生，手工完成。近期测试用例自动生成算法逐渐获得了许多研究者的关注，并产生了大量的成果。测试用例自动生成算法，从程序本身的结构出发，使生成出的测试用例能够最大限度地覆盖程序分支，从而尽量排除每个代码块中的漏洞。目前，生成算法追求的目的，除了算法本身的效率之外，将注意力集中在程序结构本身的正确性上。

但是每个代码块的使用频率不尽相同，如果将测试力度平均分配到每个代码块中，那么难以集中精力发现软件中用户常用代码块的漏洞。用户使用软件时，最常使用的部分，如果出现程序漏洞，将会极大影响用户的体验，以及软件产品的质量。从程序分支覆盖程度的传统评价指标出发，无法考虑到用户的实际使用情况。目前，尚未有从用户实际使用的角度出发，进行测试用例自动生成的方法发明。

发明内容

针对传统测试用例自动生成方法中，只考虑程序结构，未考虑用户实际使用情况的不足，本发明提出了一种面向用户数据覆盖率的自动生成测试用例的方法。

面向用户数据覆盖率的自动生成测试用例的方法，包括以下步骤：

(1)获得某软件产品的用户使用数据，组成数据集D_origin，并清洗所述数据集D_origin得到数据集D_clean；

(2)采用机器学习方法处理所述数据集D_clean，获得测试用例集TC；

(3)利用所述测试用例集TC对所述某软件产品进行测试，修复已经出现的漏洞，重复测试直至无严重漏洞，并将修复后的某软件产品重新投入使用；

(4)记录重新投入使用的某软件产品的用户使用数据，组成数据集D_add，合并所述数据集D_add和所述数据集D_origin，得到作为下一轮测试用的数据集D_origin’。

作为优选，所述清洗所述数据集D_origin得到数据集D_clean包括：

判断所述数据集D_origin中数据量是否足够，

若是，直接删除掉所述数据集D_origin中的异常数据，得到所述数据集D_clean；