[发明专利]基于开源软件缺陷问题的软件测试类型推荐方法和系统

权利要求书

1.一种基于开源软件缺陷问题的软件测试类型推荐方法,其特征在于，包括如下步骤：

获取给定的开源软件的缺陷记录并进行清理，得到清理后的缺陷类别和清理后的软件缺陷；

基于清理后的缺陷类别和清理后的软件缺陷，使用正交缺陷分类模型得到标注后软件缺陷，确定其正交缺陷类别和对应的初始测试类型；

对标注后软件缺陷进行关键词抽取，得到关键词；

基于所述开源软件、所述标注后软件缺陷、正交缺陷类别、所述关键词和初始测试类型构建软件异构关联图；

基于所述异构关联图使用随机游走算法得到给定的所述开源软件的测试类型推荐。

2.根据权利要求1所述的软件测试类型推荐方法，其特征在于，所述构建软件异构关联图包括，包括：

构建图的节点：软件、缺陷、缺陷类别、关键词和测试类型；

基于所述开源软件和所述标注后软件缺陷构建{软件，缺陷}边；

基于所述标注后软件缺陷和所述正交缺陷类别构建{缺陷，缺陷类别}边；

基于所述标注后软件缺陷和所述关键词，构建{缺陷，关键词}和{关键词，缺陷}边；

基于所述正交缺陷类别与所述初始测试类型的映射关系构建{缺陷类别，测试类型}边。

3.根据权利要求2所述的软件测试类型推荐方法，其特征在于，所述基于所述异构关联图使用随机游走算法得到给定的所述开源软件的测试类型推荐包括：

删除所述异构关联图中从软件节点无法到达测试类型节点的分支；

找出从软件节点游走到测试类型节点的路径并计算游走路径的概率；

基于所述路径和所述概率计算所述开源软件对应的测试类型的推荐置信度；

基于所述推荐置信度对所述开源软件对应的测试类型进行排序，得到给定的所述开源软件的测试类型推荐。

4.根据权利要求1-3任一项所述的软件测试类型推荐方法，其特征在于，所述基于清理后的缺陷类别和清理后的软件缺陷，使用正交缺陷分类模型得到标注后软件缺陷，确定其正交缺陷类别和初始测试类型；包括：

构建正交缺陷分类模型并进行训练得到训练好的正交缺陷分类模型；

基于清理后的缺陷类别和清理后的软件缺陷，使用训练好的正交缺陷分类模型确定软件缺陷对应的正交缺陷类别并对其进行标注，得到标注后软件缺陷；

基于标注后软件缺陷对应的正交缺陷类别确定其初始测试类型。

5.根据权利要求1-3任一项所述的软件测试类型推荐方法，其特征在于，所述对标注后软件缺陷进行关键词抽取，得到关键词包括：

专业领域关键词抽取；

基于所述标注后软件缺陷获得所有分词；

计算每个分词的IDF值；

计算每个分词对每个缺陷的TF值；

计算每个分词对每个缺陷的TF-IDF值；

基于TF-IDF值确定关键词。

6.根据权利要求1-3任一项所述的软件测试类型推荐方法，其特征在于，获取给定的开源软件的缺陷记录并进行清理，得到清理后的缺陷类别和清理后的软件缺陷包括软件缺陷的类别清理和软件缺陷清理。

7.根据权利要求6所述的软件测试类型推荐方法，其特征在于，所述软件缺陷清理包括对缺陷描述进行清理；所述对缺陷描述进行清理包括针对缺陷描述删除特殊符号、删除链接、删除大篇幅的代码片段，得到清理后的缺陷缺陷。

8.根据权利要求4所述的软件测试类型推荐方法，其特征在于，所述正交缺陷分类模型包括输入层，BEAT编码层，Softmax层和损失函数层。

9.根据权利要求8所述的软件测试类型推荐方法，其特征在于，所述正交缺陷类别包括赋值、检验、接口、算法、功能、时序、软件配置管理和文档。

10.一种基于开源软件缺陷问题的软件测试类型推荐系统，其特征在于，包括：

缺陷清理模块，用于获取给定的开源软件的缺陷记录并进行清理，得到清理后的缺陷类别和清理后的软件缺陷；

正交缺陷分类模块，用于基于清理后的缺陷类别和清理后的软件缺陷，使用正交缺陷分类模型得到标注后软件缺陷，确定其正交缺陷类别和初始测试类型；

关键词抽取模块，用于对标注后软件缺陷进行关键词抽取，得到关键词；

异构关联图模块，用于基于所述开源软件、所述标注后软件缺陷、正交缺陷类别、所述关键词和初始测试类型构建软件异构关联图；

测试类型推荐模块，用于基于所述异构关联图使用随机游走算法得到给定的所述开源软件的测试类型推荐。