一种回归测试用例的推荐方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种回归测试用例的推荐方法及装置，包括：读取新增交易测试用例和所有的回归测试用例；将所有测试用例输入至预先训练好的词嵌入模型中，得到所有测试用例对应的特征向量；分别针对每一条回归测试用例，基于新增交易测试用例对应的特征向量和回归测试用例对应的特征向量，确定回归测试用例的关键词；根据关键词，确定语法特征，并融合特征向量和语法特征，得到融合特征；将融合特征输入至预先构建好的分类器中，得到回归测试用例对应的推荐概率；判断所有推荐概率中是否存在大于预设阈值的多个目标推荐概率；若存在，则将多个目标推荐概率对应的回归测试用例添加至推荐结果集；对推荐结果集进行去重处理，得到目标推荐结果集并反馈。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，尤其涉及一种回归测试用例的推荐方法及装置。

技术介绍

1、回归测试是软件测试的一种类型，旨在确保系统更新或改造后，原有功能仍然正常，且未引入新错误。然而，金融软件系统庞大复杂，测试人员很难精确评估每次更新对已有功能的影响，导致通常需要所有的功能进行全量回归测试，从而会消耗大量的时间和资源，并且随着敏捷开发模式的普及，系统频繁更新和新增功能，如果每次改动后都进行全量回归测试，效率会大大降低。因此，需要通过智能推荐机制，仅选择与本次新增或改动功能相关的测试用例进行回归测试，从而提高测试效率，减少不必要的重复工作。

2、在现有的推荐技术中，通过测试用例对应的文本信息的预处理，其次对预处理的文本信息进行主题建模，得到文本特征向量，接着对测试用例的类别进行标注，然后基于标注的测试用例和文本特征向量旋律svm分类模型，最后以待分类的测试用例对应的特征向量作为svm分类模型的输入，得到测试用例的类别，从而根据类别进行测试用例的推荐。

3、但是根据分类后的结果进行推荐，只能推荐出属于与新增交易相同主题或系统的回归测试用例。然而，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种回归测试用例的推荐方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别针对每一条所述回归测试用例，基于所述新增交易测试用例对应的特征向量和所述回归测试用例对应的特征向量，确定所述回归测试用例的关键词，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键词，确定所述回归测试用例的语法特征，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述回归测试用例对应的特征向量和所述语法特征进行融合，得到融合特征，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述推荐结果集进行去重处理，得到...

【技术特征摘要】

1.一种回归测试用例的推荐方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别针对每一条所述回归测试用例，基于所述新增交易测试用例对应的特征向量和所述回归测试用例对应的特征向量，确定所述回归测试用例的关键词，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键词，确定所述回归测试用例的语法特征，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述回归测试用例对应的特征向量和所述语法特征进行融合，得到融合特征，包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：赵容剑，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：