【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种测试用例质量评价方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、在应用系统或功能模块的开发过程中，测试人员需要基于测试需求编写测试用例对系统或模块进行测试，而测试用例的质量直接影响测试结果的准确性以及测试效率等，因此，在编写完成测试用例之后测试之前，先对测试用例进行质量评价，以判断测试用例是否满足测试需求，是测试过程中极为重要的一个步骤。
2、目前测试用例的质量评价方法主要包括以下两类，第一类是传统的基于人工的质量评价方法，也即基于人工经验从用例数量、有效性、漏测试情况、用例效率、代码覆盖度、功能覆盖度等各个方面进行综合评价，这种评价方式依赖人工经验，评价准确性不够且效率较低；第二类是机器学习评价方法，现有技术提供了一种基于机器学习的测试用例质量评估方法，利用基于逻辑回归算法的分类模型，对目标维度进行处理以得到测试用例的质量评估结果，但是这种评价方法只涉及专有的测试维度方向的评价，无法获得测试用例综合的评价结果；其次，对于使用机器学习的方法，测试维度评价经验需要大量数据支撑，这种数据在各...
【技术保护点】
1.一种测试用例质量评价方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的测试用例质量评价方法，其特征在于，分别计算所述目标测试需求和所述目标测试用例组的香农信息量的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的测试用例质量评价方法，其特征在于，采用以下公式计算所述目标测试需求的香农信息量和所述目标测试用例组的香农信息量：
4.根据权利要求2所述的测试用例质量评价方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的测试用例质量评价方法，其特征在于，
6.根据权利要求2所述的测试用例质量评价方法，其特征在于，采用以下步骤构建所述...
【技术特征摘要】
1.一种测试用例质量评价方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的测试用例质量评价方法，其特征在于，分别计算所述目标测试需求和所述目标测试用例组的香农信息量的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的测试用例质量评价方法，其特征在于，采用以下公式计算所述目标测试需求的香农信息量和所述目标测试用例组的香农信息量：
4.根据权利要求2所述的测试用例质量评价方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的测试用例质量评价方法，其特征在于，
6.根据权利要求2所述的测试用例质量评价方法，其特征在于，采用以下步骤构建所述需求特征集和所述用例特征集：
7.根据权利要求1所述的测试用例质量评价方法，其特征在于，采用以下步骤构建所述需求用例关系函数：
【专利技术属性】
技术研发人员：梁一，韩红英，
申请(专利权)人：奇安信科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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