基于CBR的测试用例复用策略研究

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随着软件产业的飞速发展,软件系统的规模不断扩大,导致软件的复杂度变得越来越高,由软件缺陷带来的事故也频繁发生,因此,软件测试作为保证软件质量的重要环节越来越受到重视。测试用例作为测试执行的依据,它的选择对软件测试的成败起着至关重要的作用。然而,由于测试人员业务经验及技术水平参差不齐等因素,导致测试用例挑选存在很大盲目性,测试结果也存在很大的不确定性,最终导致测试失败。软件复用作为提高软件开发效率和改善软件质量的一项重要技术,为降低测试不确定性提供了一个解决办法。学术界和工业界已将复用的概念应用于软件的需求工程和设计工程中,并取得了显著效果。将复用的思想应用到软件测试过程中,充分利用过去软件测试过程中积累的经验知识开发新的测试用例,不仅可以弥补测试人员经验不足的问题,也减少了设计相似用例时的重复劳动,进而提高测试效率并使测试经验得到传承。因此,测试用例的共享和复用逐渐成为软件测试领域研究的热点。测试用例复用就是将执行过的测试用例不同程度地在新的软件测试中再次使用。本文在研究测试用例复用及主要的用例复用模型基础上,选择了基于案例推理(CBR)的基础模型。然而,现有的基于CBR的用例复用模型存在检索执行效率较低的问题,进而使得用例复用度达不到理想效果。针对检索执行效率低的问题,本文提出了一种基于CBR的测试用例分级复用模型。该模型采用刻面分层的方法来表示用例的特征属性,在此基础上,利用最近邻方法来计算目标用例与用例库中候选用例的相似度,并以此实现对相似用例的检索。它支持单条用例级、用例套级和项目级用例检索需求,测试人员可以根据具体需求选择不同的检索粒度,从而实现用例批量检索与复用的目的,最终提高检索用例的执行效率。本文的研究意义在于实现了测试用例的分级复用,实验证明该方法确实提高了测试用例复用度,进而缩短了软件测试周期、降低了软件测试成本并一定程度上弥补了测试人员经验不足等问题,具有一定的实用价值。
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