一种软件回归测试影响域分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及软件回归测试技术领域，公开了一种软件回归测试影响域分析方法及系统，该影响域分析方法包括以下步骤：S1，构建有向有权图模型：获取测试轮次下所有功能项，利用功能项结合三元闭包理论建立有向有权图模型；S2，计算功能项关联概率：根据功能项与功能项之间的依赖相关性，利用有向有权图模型计算功能项与功能项之间的直接关系，得出功能项与功能项之间的关联程度权值；S3，计算功能项推荐系数：计算聚集系数、邻里重叠度，进而计算功能项推荐系数；S4，生成回归测试用例：依据功能项推荐系数的大小，生成软件回归测试用例。本发明专利技术解决了现有技术存在的影响域分析不够自动化、影响域分析维度不够全面、影响域分析不够准确等问题。问题。问题。

【技术实现步骤摘要】
一种软件回归测试影响域分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及软件回归测试
，具体是一种软件回归测试影响域分析方法及系统。

技术介绍

[0002]在软件生命周期中，涌现了大量的开发模型和测试模型，较理想的模型都有一个共同的特性：软件开发和软件测试在大部分阶段都紧密关联，而程序在不断地增量、迭代过程中，往往伴随着需求的更改，软件更新版本的构建，意味着测试需要频繁进行，特别是回归测试，以确认更改正确。
[0003]在软件回归测试中，传统方式是将所有测试用例重新执行一遍，当软件系统比较庞大或版本更新比较频繁时，人力成本和测试效率都会受到很大的影响。而回归测试中变更影响分析是重点难点，评估功能项更改之后的影响，量化功能项之间的关联紧密程度，定位或寻找变更代码影响域的方法，避免无关测试用例的执行，是提升回归测试效率的关键，保证了软件回归测试输入的有效性和充分性。
[0004]三元闭包是指在一个社交圈内，若A认识B，B认识C，则A认识C的概率就会提高。A和B，B和C关系越紧密，A和C成为朋友的可能性就越高。若把三元闭包理论用于梳理功能项关系，建立功能项社区网络，寻找定位可能受到影响的功能项，实现测试用例约简的同时，将可能有缺陷概率的功能项纳入回归测试，具备着非常大的实用价值。
[0005]软件回归测试是软件工程中重要的一环，能够有效地发现软件工程中存在的缺陷，保证软件质量。影响域分析是回归测试的重要组成部分，更改影响域的评估和量化直接关系回归测试的成败。当前软件回归测试影响域分析存在如下问题：r/>[0006](1)系统不做影响域分析。回归测试中将所有测试用例重新执行一遍。当软件系统比较庞大或版本更新比较频繁时，人力成本和测试效率都会受到很大的影响，出现冗余测试用例大量增值情况。
[0007](2)影响域分析不够自动化。针对代码中算法变动和参数变动，需要开发人员和测试人员认真分析更改点，对照系统需求，人工判断是否需要回归测试。
[0008](3)影响域分析维度不够全面。现有的影响域分析技术大部分只包含控制流分析或数据流分析，或将两者结合，也有部分学者将时序概念引入分析，还有部分学者提出了结合程序切片技术与类防火墙思想来寻找代码变更而受到影响的测试用例，但只适用于面向对象程序。
[0009](4)只考虑程序带来的影响，未结合社区现象等计算社会学理论进行影响域分析。软件系统是一个整体，可以看做是一个闭包的网络。

技术实现思路

[0010]为克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种软件回归测试影响域分析方法及系统，解决现有技术存在的影响域分析不够自动化、影响域分析维度不够全面、影响域分析不
够准确等问题。
[0011]本专利技术解决上述问题所采用的技术方案是：
[0012]一种软件回归测试影响域分析方法，包括以下步骤：
[0013]S1，构建有向有权图模型：获取测试轮次下所有功能项，利用功能项结合三元闭包理论建立有向有权图模型；
[0014]S2，计算功能项关联概率：根据功能项与功能项之间的依赖相关性，利用有向有权图模型计算功能项与功能项之间的直接关系，得出功能项与功能项之间的关联程度权值；
[0015]S3，计算功能项推荐系数：计算聚集系数、邻里重叠度，进而计算功能项推荐系数；
[0016]S4，生成回归测试用例：依据功能项推荐系数的大小，生成软件回归测试用例。
[0017]作为一种优选的技术方案，步骤S2中，利用有向有权图模型计算功能项与功能项之间的直接关系时，将功能项转换为有向有权图中的点，将功能项与功能项之间的直接关系转换为有向有权图中的边。
[0018]作为一种优选的技术方案，步骤S2中，功能项与功能项之间直接关系的关联程度，采用边的权值来描述，边的权值越大，表示两者直接关系的关联程度越大，反之，表示关联程度越小。
[0019]作为一种优选的技术方案，步骤S2中，所述依赖相关性包括但不限于以下的一种或多种：控制依赖相关性、数据依赖相关性、数据交互相关性、性能依赖相关性、时序依赖相关性。
[0020]作为一种优选的技术方案，步骤S2中，两个功能项之间的边的权值计算公式为：
[0021][0022]0≤Wij≤1，
[0023]0≤d
c
≤1，0≤d
d
≤1，0≤d
i
≤1，0≤d
p
≤1，0≤d
t
≤1，0≤d
o
≤1；
[0024]其中，
[0025]i、j表示两个功能项的编号；
[0026]Wij表示编号为i和j的两个功能项之间的边的权值；
[0027]d
c
表示功能项之间的控制依赖相关性，w
c
表示d
c
的分配权重，w
c
为正实数；
[0028]d
d
表示功能项之间的数据依赖相关性，w
d
表示d
d
的分配权重，W
d
为正实数；
[0029]d
i
表示功能项之间的数据交互相关性，W
i
表示d
i
的分配权重，W
i
为正实数；
[0030]d
p
表示功能项之间的性能依赖相关性，w
p
表示d
p
的分配权重，W
p
为正实数；
[0031]d
t
表示功能项之间的时序依赖相关性，w
t
表示d
t
的分配权重，W
t
为正实数；
[0032]d
o
表示功能项之间的其它依赖相关性，w
o
表示d
o
的分配权重，W
o
为正实数。
[0033]作为一种优选的技术方案，步骤S3中，计算邻里重叠度采用以下步骤：
[0034]S311，找出入度和出度都大于零的所有功能项；
[0035]S312，获取第一层次的三元关系组；
[0036]S313，获取下一层次的三元关系组；
[0037]S314，重复步骤S313，直至获取所有层次的三元关系组；
[0038]S315，计算三元关系组的入度功能项和出度功能项的交点数及并集数；
[0039]S316，计算得出交点数及并集数的邻里重叠度值。
[0040]作为一种优选的技术方案，步骤S3中，计算聚集系数采用以下步骤：
[0041]S321，计算功能项的出度：若出度存在且大于1，存入邻居数组，进入步骤S322；否则，出度置为0，计算聚集系数完成；
[0042]S322，计算邻居总对数，计算公式为：
[0043]邻居总对数＝(功能项出度/功能项出度
‑
1)/2；
[0044]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种软件回归测试影响域分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，构建有向有权图模型：获取测试轮次下所有功能项，利用功能项结合三元闭包理论建立有向有权图模型；S2，计算功能项关联概率：根据功能项与功能项之间的依赖相关性，利用有向有权图模型计算功能项与功能项之间的直接关系，得出功能项与功能项之间的关联程度权值；S3，计算功能项推荐系数：计算聚集系数、邻里重叠度，进而计算功能项推荐系数；S4，生成回归测试用例：依据功能项推荐系数的大小，生成软件回归测试用例。2.根据权利要求1所述的一种软件回归测试影响域分析方法，其特征在于，步骤S2中，利用有向有权图模型计算功能项与功能项之间的直接关系时，将功能项转换为有向有权图中的点，将功能项与功能项之间的直接关系转换为有向有权图中的边。3.根据权利要求2所述的一种软件回归测试影响域分析方法，其特征在于，步骤S2中，功能项与功能项之间直接关系的关联程度，采用边的权值来描述，边的权值越大，表示两者直接关系的关联程度越大，反之，表示关联程度越小。4.根据权利要求3所述的一种软件回归测试影响域分析方法，其特征在于，步骤S2中，所述依赖相关性包括但不限于以下的一种或多种：控制依赖相关性、数据依赖相关性、数据交互相关性、性能依赖相关性、时序依赖相关性。5.根据权利要求4所述的一种软件回归测试影响域分析方法，其特征在于，步骤S2中，两个功能项之间的边的权值计算公式为：0≤Wij≤1，0≤d
c
≤1，0≤d
d
≤1，0≤d
i
≤1，0≤d
p
≤1，0≤d
t
≤1，0≤d
o
≤1；其中，i、j表示两个功能项的编号；Wij表示编号为i和j的两个功能项之间的边的权值；d
c
表示功能项之间的控制依赖相关性，w
c
表示d
c
的分配权重，w
c
为正实数；d
d
表示功能项之间的数据依赖相关性，w
d
表示d
d
的分配权重，w
d
为正实数；d
i
表示功能项之间的数据交互相关性，w
i
表示d
i
的分配权重，w
i
为正实数；d
p
表示功能项之间的性能依赖相关性，w
p
表示d
p
的分配权重，w
p
为正实数；d
t
表示功能项之间的时序依赖相关性，w
t
表示d
t
...

【专利技术属性】
技术研发人员：李继秀，王月波，蒲卿路，刘涛，孙云，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十研究所，
类型：发明
国别省市：