一种基于群体智能的移动应用测试报告提交及处理方法技术

一种基于群体智能的移动应用测试报告提交及处理方法，利用安卓用户行为可追踪的特点，结合测试人员提交的异常报告，构造更为全面更为精准的移动应用异常描述，帮助测试人员更加准确定位异常，同时改进测试人员反馈的机制，测试人员通过跳转到异常报告填写页面，实时反馈异常的效果，提高整个应用的反馈效率和测试质量。

Submitting and Processing Method of Mobile Application Test Report Based on Swarm Intelligence

【技术实现步骤摘要】
一种基于群体智能的移动应用测试报告提交及处理方法
本专利技术属于软件测试
，尤其是软件测试中回归测试
，用于进行测试用例集的扩增，实现对新版本软件更全面地测试。本专利技术属于计算机技术中的群体智能
，尤其是群体智能下的移动应用测试，为测试过程提供了一个专业的引导，以更高效地获取更高质的测试报告。
技术介绍
基于互联网的信息物理世界深刻地改变了人工智能(artificialintelligence，AI)发展的信息环境，将人工智能研究的新浪潮推进到人工智能2.0新纪元。作为AI2.0时代最突出的研究特点之一，群体智能引起了产业界和学术界的广泛关注。具体来说，为应对挑战，群体智能提供了一种通过聚集群体的智慧解决问题的新模式。特别是由于共享经济的快速发展，群体智能不仅成为了解决科学难题的新途径，而且也已融入日常生活的各个方面，例如线上到线下(online-to-offline，O2O)应用、实时交通监控、以及物流管理。随着移动设备的普及，移动应用在开发市场上占据重要角色，而移动应用具有上线时间短、迭代周期快以及使用场景的复杂等特点，给软件开发团队实施完整的移动应用测试带来了一定的困难。群体智能下的移动应用测试应运而生：迭代速度快，“短平快”的流程将问题尽量暴露在上游；测试成本低；需求更真实，通过真实用户的测试，可以获取最真实的用户需求。对于群体智能下的移动应用测试，通过集中的方式将原始问题分解为一组对每一个体而言较易解决的子问题，从而激发个体参与对这些子问题的求解，并在所有子问题被解决后，又通过集中的方式进行信息融合。因此个体问题解决的质量直接决定了原始问题的解决质量，因此，如何提高群体的移动应用测试报告质量成为广受关注的问题。基于此问题，应用群体智能的移动应用测试存在许多可改进的方面。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：帮助优化移动应用测试流程，高效地得到更为高质量的测试报告。本专利技术的技术方案为：一种基于群体智能的移动应用测试报告提交及处理方法，利用安卓用户行为可追踪的特点，通过异常出现时用户行为和系统状态的记录，构造更为全面更为精准的应用异常信息，帮助测试人员更加准确定位异常，同时改进测试人员反馈的机制，实现异常的即时反馈，提高整个应用的反馈效率，包括以下步骤：其特征是通过和待测安卓应用SDK的集成，实现测试过程中时，对该待测应用状态和测试人员行为的实时检测追踪；建立异常报告库，保存异常发生时，待测应用状态和测试人员行为之间的对应关系1)将该方法与待测应用SDK集成，实时检测待测应用状态和测试人员行为，建立异常报告库，保存异常发生时，待测应用待测应用状态和测试人员行为之间的对应关系。测试人员行为是指测试人员在安卓系统上进行的操作，包括测试人员在安卓手机上的滑动、点击、截屏等操作。系统状态检测是指异常发生时的系统崩溃日志。详细来说，日志包括用户操作所在的应用页面，用户操作触发的应用后端组件，应用抛出的异常等信息。每一个新的异常被提交时，都会创建一条该异常的数据，包含异常报告中的异常描述、以及上述用户信息和系统状态；构造异常报告库，异常信息包括以下属性：description：异常报告中对异常的描述；page：异常所在页面，来自收集到的应用日志；action：触发异常的用户操作，来自收集到的用户操作；activity：异常触发时，系统被触发的组件，来自SDK收集到的系统和应用日志；priority：异常严重性，根据异常报告中测试人员填选的异常类型和对异常严重程度评估；count：异常复现次数，统计测试过程中该异常被触发、报告的次数。2)根据异常报告中的异常分类、异常描述协同异常详情数据，检验异常在异常详情数据表中的重复度，重复检验分为两步：21)对比SDK记录下的异常详情数据表，比较不同异常在详情数据记录中的page、activity字段。若待比较的两个异常详细数据表中，存在page和activity中有一个字段不一样，则认为这两个异常不一样。22)若两个异常的page和activity一致，即通过第一步的重复检测，则检测异常详细数据表中对异常的描述，即对比description字段。测试人员提交上来的异常报告中，多以自然语言来描述异常。选用信息增益方式处理自然语言，利用信息增益进行特征选择的思想就是对语料库中的每一个特征词进行信息增益值的计算，然后移除低于阈值的特征词，留下剩下的特征词，以此辅助对异常重复性的判断。31)群体智能中的移动应用测试报告中，测试类型常见的类型有以下四种：功能错误：功能上的错误性异常；用户界面：UI表现，包括对话框样式和文字描述问题；安全相关：加密和水印等安全信息；性能压力：负载、压力测试；对于这几个类型，该方法约定其异常严重性从高到底依次为：安全相关，功能错误，性能压力，用户界面；将异常报告库中的异常按照不同页面进行分组，同一页面中，严重程度高的将排在列表前面，这样做的目的是，引导测试人员触发严重度较高的异常，从报告数量的角度，引起开发人员的重视。4)迭代式地处理测试过程。41)在测试的过程中，由于该方法实现了对该待测应用状态和测试人员行为的实时检测追踪，根据当前测试人员所在的页面，检索异常报告库，筛选出该页面已经存在的异常列表，并对该列表进行严重性排序，通过悬浮框向测试人员推送当前页面、在异常报告库中已经存在的、进行严重性排序过的异常列表，引导测试人员多次触发较为严重的异常，旨在帮助定位问题较为严重的异常，引起开发人员对问题的重视。42)同时，测试人员在测试过程中提交新的异常报告的过程，也是对异常报告库的丰富。当测试人员提交了一个异常报告时，结合异常报告库中的异常描述和异常日志，使用步骤2)检验该异常在异常报告库中的重复性。若该异常暂未出现在异常报告库后，向异常报告库添加一条新的异常的数据，若该异常已经出现过，则对count字段加1。因此在测试过程中，该异常报告库将不断被丰富，同时这些新添加的数据也实时的应用于其他测试人员，以此形成一个“引导-反馈”的迭代过程。附图说明图1为本专利技术方法的实施流程图。图2为本方法为测试人员提供的异常引导图3为测试人员提交的异常截图图4为本方法在捕获测试人员截屏行为后，向测试人员询问是否发现异常图5为测试人员提交异常报告具体实施方式本专利技术利用方法对安卓用户行为和系统状态记录的特点，结合测试人员提交的异常报告，构造更为全面更为精准的移动应用异常描述，帮助测试人员更加准确地定位异常，同时改进测试人员反馈的机制，通过捕捉测试人员截屏的操作，引导测试人员去填写异常报告，达到实时反馈异常的效果，提高整个应用的反馈效率。其主要步骤如下：1.将该方法与待测应用SDK集成，实时检测待测应用状态和测试人员行为，建立异常报告库，保存异常发生时，待测应用待测应用状态和测试人员行为之间的对应关系。包括以下属性：description：异常报告中对异常的描述；page：异常所在页面，来自SDK收集到的应用日志；action：触发异常的用户操作，来自SDK收集到的用户操作；activity：异常触发时，系统被触发的组件，来自SDK收集到的系统和应用日志；priority：异常严重性，根据异常报告中测试人员填选的异常类型和对异常严重程度评估；cou本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于群体智能的移动应用测试报告提交及处理方法，其特征是通过和待测安卓应用SDK的集成，实现测试过程中时，对该待测应用状态和测试人员行为的实时检测追踪；建立异常报告库，保存异常发生时，待测应用状态和测试人员行为之间的对应关系；当测试人员发现异常截屏时，该方法通过悬浮框，提示测试人员填写异常报告，及时反馈异常；基于群体智能在测试过程中的即时反馈，帮助查找、追踪安卓应用程序中出现的异常，为开发者节省了大量的测试时间，包括以下步骤：(1)该方法实时检测用户行为和系统的状态，建立异常报告库，每条异常都有一条数据，用于保存异常发生时待测应用状态和测试人员行为之间的对应关系；其中用户行为包括用户操作信息，系统状态包括应用日志。(2)建立实时的反馈机制，当测试人员点击悬浮窗的“截屏”按钮，当前页面即被保存，通过悬浮框提示测试人员填写测试报告，在测试人员完善异常信息并提交后，该异常报告将被存入异常缺陷库。(3)提供专业的测试引导，在测试任务公开发布之前，测试任务提供者在该方法的辅助下，完整地测试一次应用，初始化异常报告库，以给测试人员专业引导。(4)迭代式地进行群体智能移动应用测试，测试过程中，根据测试人员当前页面，检索异常报告库，将当前页面的异常报告列表推送给测试人员，引导测试人员，引导测试人员触发推荐度较高的异常；同时测试人员触发了新异常并提交报告的过程，也是对异常报告库的丰富。...

【技术特征摘要】
1.一种基于群体智能的移动应用测试报告提交及处理方法，其特征是通过和待测安卓应用SDK的集成，实现测试过程中时，对该待测应用状态和测试人员行为的实时检测追踪；建立异常报告库，保存异常发生时，待测应用状态和测试人员行为之间的对应关系；当测试人员发现异常截屏时，该方法通过悬浮框，提示测试人员填写异常报告，及时反馈异常；基于群体智能在测试过程中的即时反馈，帮助查找、追踪安卓应用程序中出现的异常，为开发者节省了大量的测试时间，包括以下步骤：(1)该方法实时检测用户行为和系统的状态，建立异常报告库，每条异常都有一条数据，用于保存异常发生时待测应用状态和测试人员行为之间的对应关系；其中用户行为包括用户操作信息，系统状态包括应用日志。(2)建立实时的反馈机制，当测试人员点击悬浮窗的“截屏”按钮，当前页面即被保存，通过悬浮框提示测试人员填写测试报告，在测试人员完善异常信息并提交后，该异常报告将被存入异常缺陷库。(3)提供专业的测试引导，在测试任务公开发布之前，测试任务提供者在该方法的辅助下，完整地测试一次应用，初始化异常报告库，以给测试人员专业引导。(4)迭代式地进行群体智能移动应用测试，测试过程中，根据测试人员当前页面，检索异常报告库，将当前页面的异常报告列表推送给测试人员，引导测试人员，引导测试人员触发推荐度较高的异常；同时测试人员触发了新异常并提交报告的过程，也是对异常报告库的丰富。2.根据权利1所述的一种基于群体智能的移动应用测试报告提交及处理方法，其特征是通过对用户行为和系统状态的检测，建立异常报告库；测试人员行为是指测试人员在安卓系统上进行的操作，包括测试人员在安卓手机上的滑动、点击、截屏等操作；系统状态检测是指异常发生时的系统崩溃日志；详细来说，日志包括用户操作所在的应用页面，用户操作触发的应用后端组件，应用抛出的异常等信息；每一个新的异常被提交时，都会创建一条该异常的数据，包含异常报告中的异常描述、以及上述用户信息和系统状态。3.根据权利1所述的一种基于群体智...

【专利技术属性】
技术研发人员：房春荣，张欣，李玉莹，陈振宇，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32