[发明专利]一种查找方式的确定方法、确定装置、服务器及存储介质有效

专利信息
申请号: 201910809255.5 申请日: 2019-08-29
公开(公告)号: CN110532458B 公开(公告)日: 2022-04-19
发明(设计)人: 董孔明 申请(专利权)人: 深圳前海达闼云端智能科技有限公司
主分类号: G06F16/953 分类号: G06F16/953;G06F11/36
代理公司: 北京智晨知识产权代理有限公司 11584 代理人: 张婧
地址: 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 查找 方式 确定 方法 装置 服务器 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种查找方式的确定方法,其特征在于,包括:

根据网页中任一元素的位置信息和预设的熵预测模型,获取每种查找所述元素的查找方式的熵,所述每种查找所述元素的查找方式的熵用于指示在所述网页的更新版本中通过所述查找方式查到的元素不是所述元素的概率,所述熵预测模型是基于训练网页的各版本的结构信息以及各所述版本对应的标签数据训练获得,所述标签数据用于指示每种查找方式查到的元素是否为指定元素;

选取熵最小的查找方式作为所述网页的查找方式;

其中,所述训练网页的各版本包括:所述训练网页的初始版本和所述训练网页的各更新版本;

所述熵预测模型的训练过程,具体包括:

根据所述训练网页的初始版本的结构信息以及所述训练网页的各更新版本的结构信息,确定每个所述训练网页的各更新版本相对于所述训练网页的初始版本之间结构差异的差异信息;

根据每个所述差异信息以及每个所述版本对应的标签数据,训练指示所述训练网页的初始版本中任意元素的位置信息与每种查找方式的熵之间函数关系的熵预测模型。

2.根据权利要求1所述的查找方式的确定方法,其特征在于,在训练获得所述熵预测模型之后,所述熵预测模型的训练过程还包括:

将第一训练元素的位置信息输入所述熵预测模型,获得每种查找所述第一训练元素的查找方式的熵,选取熵最小的查找方式作为第一预测结果;

将第二训练元素的位置信息输入所述熵预测模型,获得每种查找所述第二训练元素的查找方式的熵,选取熵最小的查找方式作为第二预测结果,所述第一训练元素与所述第二训练元素在所述训练网页的初始版本的结构中处于同层的位置;

判断所述第一预测结果和所述第二预测结果是否相同,若确定不相同,则重新训练所述熵预测模型。

3.根据权利要求2所述的查找方式的确定方法,其特征在于,各所述版本对应的标签数据所包含的标签数目为所述版本中元素的数目与查找方式的数目之积。

4.根据权利要求2所述的查找方式的确定方法,其特征在于,所述查找方式为以下查找方式的多种组合:基于属性的查找方式、基于类名的查找方式、基于标签的查找方式以及基于存储路径的查找方式。

5.根据权利要求1所述的查找方式的确定方法,其特征在于,所述熵预测模型的网络结构为长短期记忆网络结构。

6.根据权利要求2所述的查找方式的确定方法,其特征在于,所述网页的查找方式用于确定测试所述网页的测试用例。

7.一种查找方式的确定装置,其特征在于,包括:获取模块和选取模块;

所述获取模块,用于根据网页中任一元素的位置信息和预设的熵预测模型,获取每种查找所述元素的查找方式的熵,所述每种查找所述元素的查找方式的熵用于指示在所述网页的更新版中通过所述查找方式查到的元素不是所述元素的概率,所述熵预测模型是基于训练网页的各版本的结构信息以及各所述版本对应的标签数据训练获得,所述标签数据用于指示每种查找方式查到的元素是否为指定元素;其中,所述训练网页的各版本包括:所述训练网页的初始版本和所述训练网页的各更新版本;所述熵预测模型的训练过程,具体包括:根据所述训练网页的初始版本的结构信息以及所述训练网页的各更新版本的结构信息,确定每个所述训练网页的各更新版本相对于所述训练网页的初始版本之间结构差异的差异信息;根据每个所述差异信息以及每个所述版本对应的标签数据,训练指示所述训练网页的初始版本中任意元素的位置信息与每种查找方式的熵之间函数关系的熵预测模型;

所述选取模块,用于选取熵最小的查找方式作为所述网页的查找方式。

8.一种服务器,其特征在于,包括:

至少一个处理器;以及,

与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-6任一所述的查找方式的确定方法。

9.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的查找方式的确定方法。

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