[发明专利]一种回归测试用例集的优化方法和自动优化装置

权利要求书

1.一种回归测试用例集的优化方法，应用于自动优化装置，其特征在于，包括：

获取与回归测试关联的测试用例集中每个测试用例的初始特征信息；

从所述初始特征信息中抽取所述每个测试用例的目标特征信息；

将所述测试用例集映射到特征空间，其中，所述特征空间中的每个特征向量由所述每个测试用例的目标特征信息构成；

根据所述特征空间确定聚类簇的数量K；

获取所述每个测试用例在所述特征空间中的相似度；

基于所述相似度和所述聚类簇的数量K，对所述测试用例集中的所有测试用例进行聚类，获得测试用例聚类结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述初始特征信息中抽取所述每个测试用例的目标特征信息，包括：

对所述初始特征信息进行数据清洗和特征筛选，从而抽取所述每个测试用例的目标特征信息。

3.如权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征空间确定聚类簇的数量K，包括：

利用所述特征空间生成所述目标特征信息的协方差矩阵；

利用主成分分析PCA获取所述协方差矩阵的最大投影方向；

在所述最大投影方向上进行直方图统计，获取直方图的峰值个数；

将所述直方图的峰值个数确定为聚类簇的数量K。

4.如权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述初始特征信息包括：

说明文档、执行人员、执行结果报表、用例脚本的语句、分支、函数、类和模块中的一个或多个。

5.如权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，在所述基于所述相似度和所述聚类簇的数量K，对所述测试用例集中的所有测试用例进行聚类，获得测试用例聚类结果之后，所述方法还包括：

对所述测试用例聚类结果进行抽样产生输出用例集。

6.一种自动优化装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取与回归测试关联的测试用例集中每个测试用例的初始特征信息；

抽取模块，用于从所述初始特征信息中抽取所述每个测试用例的目标特征信息；

映射模块，用于将所述测试用例集映射到特征空间，其中，所述特征空间中的每个特征向量由所述每个测试用例的目标特征信息构成；

确定模块，用于根据所述特征空间确定聚类簇的数量K；

第二获取模块，用于获取所述每个测试用例在所述特征空间中的相似度；

聚类模块，用于基于所述相似度和所述聚类簇的数量K，对所述测试用例集中的所有测试用例进行聚类，获得测试用例聚类结果。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述抽取模块具体用于：

对所述初始特征信息进行数据清洗和特征筛选，从而抽取所述每个测试用例的目标特征信息。

8.如权利要求6-7任一项所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：

生成子模块，用于利用所述特征空间生成所述目标特征信息的协方差矩阵；

获取子模块，用于利用主成分分析PCA获取所述协方差矩阵的最大投影方向；

统计子模块，用于在所述最大投影方向上进行直方图统计，获取直方图的峰值个数；

确定子模块，用于将所述直方图的峰值个数确定为聚类簇的数量K。

9.如权利要求6-7任一项所述的装置，其特征在于，所述初始特征信息包括：

说明文档、执行人员、执行结果报表、用例脚本的语句、分支、函数、类和模块中的一个或多个。

10.如权利要求6-7任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

抽样模块，用于对所述测试用例聚类结果进行抽样产生输出用例集。

11.一种计算机装置，其特征在于，所述装置包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。