[发明专利]结合缺陷预测和关联矩阵的面向任务的软件测试策略生成方法

说明书

本发明公开了一种结合缺陷预测和关联矩阵的面向任务的软件测试策略生成方法，包括：构建一个自顶向下的从任务层到功能层、功能层到操作层、操作层到单元层的纵向层次结构模型；构建每个纵向层次的层内横向映射关系，形成纵横一体化层次结构模型；基于代码度量元的缺陷预测方法实现纵横一体化层次结构模型中单元层的缺陷预测概率；基于关联矩阵的缺陷预测方法通过映射关系自底向上进行关联预测，实现功能层和任务层的缺陷预测概率；生成所有的软件测试用例，根据计算得到的缺陷预测概率，采用经典测试用例排序方法对软件测试用例进行排序，得到软件测试策略，实现了将软件缺陷预测应用在面向任务的软件测试中，提高软件测试的效率。

技术领域

本发明涉及软件测试技术领域，更具体的说是涉及一种结合缺陷预测和关联矩阵的面向任务的软件测试策略生成方法。

背景技术

近年来，软件缺陷预测方法用于指导软件测试已经成为一个常用的方法，然而，这些缺陷预测方法属于白盒缺陷预测方法，即是从代码出发，提取相关的度量元来进行缺陷预测。面对面向任务的黑盒测试主要以文档为依据，软件需求文档通常以自然语言描述，自然语言是一种非形式化的语言，缺乏统一描述格式和规范的语法、语义。因此，在对文档进行特征度量元提取时，常常会遇到度量元难以收集，从而导致数据缺乏问题，其次非形式化的方式导致这类特征自动化提取存在一定难度，因此针对该种情况的经典的测试用例排序方法(如total排序方法和additional排序方法，来源：G.Rothermel；R.H.Untch；ChengyunChu；M.J.Harrold.Prioritizing test cases for regression testing[J].IEEETransactions on Software Engineering,Oct.2001,27(10):pp,929-948)不可用。黑盒测试是实际工程中普遍应用的软件测试技术，而软件缺陷预测方法往往无法在黑盒测试中进行应用。

因此，如何将软件缺陷预测应用在面向任务的软件测试中是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种结合缺陷预测和关联矩阵的面向任务的软件测试策略生成方法，旨在解决面向任务的软件度量元难以收集，预测训练数据缺失，导致软件缺陷预测无法在面向任务的软件测试中应用的问题，能够在面向任务的软件减少测试开销的同时，提高软件测试的效率。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种结合缺陷预测和关联矩阵的面向任务的软件测试策略生成方法，包括：

构建一个自顶向下的从任务层到功能层、功能层到操作层、操作层到单元层的纵向层次结构模型；

构建每个纵向层次的层内横向映射关系，形成纵横一体化层次结构模型；

基于代码度量元的缺陷预测方法实现纵横一体化层次结构模型中单元层的缺陷预测概率；

基于单元层的缺陷预测概率和关联矩阵得到功能层和任务层的缺陷预测概率；其中，关联矩阵通过单元层与功能层、任务层的自底向上的映射关系得到；

生成所有的软件测试用例，根据计算得到的功能层和任务层的缺陷预测概率，采用经典测试用例排序方法对软件测试用例进行排序，得到软件测试策略。

优选的，构建一个自顶向下的从任务层到功能层、功能层到操作层、操作层到单元层的纵向层次结构模型具体包括：

构建任务层，将软件包含的所有任务进行划分，放置在任务层；

构建功能层，软件功能从软件需求文档中获得，顶层功能继续分解为中间层功能或底层功能，当功能分解到功能点时，无法进行进一步的分解时，即完成了功能层的构建；

构建操作层，软件操作从软件需求文档中获得，在功能层构建完成后，将功能点的相关操作提取出来，完成操作层的构建；