[发明专利]测试用例推荐方法和装置

说明书

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种测试用例推荐方法和装置。解析测试任务的需求数据，生成测试任务的测试环境信息，在测试用例集中筛选出所有适用于测试环境信息的测试用例，基于每个测试用例的环境变量计算测试用例的综合评估值，将综合评估值大于预设阈值的测试用例确定为测试任务的可选测试用例。通过计算不同测试用例的综合评估值，可快速准确的推荐适合测试任务的测试任务，提高测试效率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种测试用例推荐方法和装置。

背景技术

目前软件测试主要分为自动测试和手动测试，自动测试能够节省人力资源，同时降低整个测试流程的出错概率。尽管自动测试普遍发展，但测试用例的挑选仍较为依赖于测试人员的主观经验。

现有技术中通常通过基于遗传算法进行模糊计算，但由于软件测试中不同环境变量的影响不易被察觉，该方法难以有效确定适用的测试用例，影响测试效率。

发明内容

本发明实施例提供了一种测试用例推荐方法和装置，通过计算不同测试用例的综合评估值，可快速准确的推荐适合测试任务的测试任务，提高测试效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种测试用例推荐方法，包括：

解析测试任务的需求数据，生成所述测试任务的测试环境信息；

在测试用例集中筛选出所有适用于所述测试环境信息的测试用例；

基于每个测试用例的环境变量计算所述测试用例的综合评估值；

将综合评估值大于预设阈值的测试用例确定为所述测试任务的可选测试用例。

一种实施例中，所述基于每个测试用例的环境变量计算所述测试用例的综合评估值，包括：

对于任一测试用例，获取当前测试用例的历史测试数据；

基于所述历史测试数据确定所述当前测试用例的每个环境变量的评估值；

将所述当前测试用例所包含的所有环境变量的评估值相加，得到所述当前测试用例的综合评估值。

一种实施例中，所述基于所述历史测试数据确定所述当前测试用例的每个环境变量的评估值，包括：

基于当前测试用例的历史测试数据生成所述当前测试用例的测试矩阵，所述测试矩阵的每列对应一个环境变量，所述测试矩阵任一一行的数值为所述当前测试用例之前执行时，每个环境变量的数值；

基于贝叶斯网络计算所述当前测试用例的每个环境变量的不同数值在特定测试结果下出现的概率；

对于任一环境变量，根据当前环境变量的不同数值在特定测试结果下出现的概率值，确定所述当前环境变量的评估值。

一种实施例中，所述基于贝叶斯网络计算所述当前测试用例的每个环境变量的不同数值在特定测试结果下出现的概率，包括：

根据公式计算每个环境变量不同数值出现的概率值，A_i环境变量A的各个数值，D_i为A_i出现的次数，D为所述测试矩阵的行数；

根据公式计算当环境变量A的数值为A_i时，B_j出现的概率，B_i为测试结果；

根据公式计算当测试结果为B_j时，A_i出现的概率值，n为A_i的个数，m为B_j的个数。

一种实施例中，根据当前环境变量的不同数值在特定测试结果下出现的概率值，确定所述当前环境变量的评估值，包括：

根据公式计算所述当前环境变量的评估值。