[发明专利]一种基于群体智能的移动应用测试报告提交及处理方法在审
| 申请号: | 201810092970.7 | 申请日: | 2018-01-26 |
| 公开(公告)号: | CN110083521A | 公开(公告)日: | 2019-08-02 |
| 发明(设计)人: | 房春荣;张欣;李玉莹;陈振宇 | 申请(专利权)人: | 南京大学 |
| 主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36;G06F11/07 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 210093 江苏省南京市*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 移动应用 测试 测试报告 群体智能 异常报告 反馈 结合测试 实时反馈 用户行为 准确定位 跳转 页面 追踪 应用 改进 帮助 | ||
1.一种基于群体智能的移动应用测试报告提交及处理方法,其特征是通过和待测安卓应用SDK的集成,实现测试过程中时,对该待测应用状态和测试人员行为的实时检测追踪;建立异常报告库,保存异常发生时,待测应用状态和测试人员行为之间的对应关系;当测试人员发现异常截屏时,该方法通过悬浮框,提示测试人员填写异常报告,及时反馈异常;基于群体智能在测试过程中的即时反馈,帮助查找、追踪安卓应用程序中出现的异常,为开发者节省了大量的测试时间,包括以下步骤:
(1)该方法实时检测用户行为和系统的状态,建立异常报告库,每条异常都有一条数据,用于保存异常发生时待测应用状态和测试人员行为之间的对应关系;其中用户行为包括用户操作信息,系统状态包括应用日志。
(2)建立实时的反馈机制,当测试人员点击悬浮窗的“截屏”按钮,当前页面即被保存,通过悬浮框提示测试人员填写测试报告,在测试人员完善异常信息并提交后,该异常报告将被存入异常缺陷库。
(3)提供专业的测试引导,在测试任务公开发布之前,测试任务提供者在该方法的辅助下,完整地测试一次应用,初始化异常报告库,以给测试人员专业引导。
(4)迭代式地进行群体智能移动应用测试,测试过程中,根据测试人员当前页面,检索异常报告库,将当前页面的异常报告列表推送给测试人员,引导测试人员,引导测试人员触发推荐度较高的异常;同时测试人员触发了新异常并提交报告的过程,也是对异常报告库的丰富。
2.根据权利1所述的一种基于群体智能的移动应用测试报告提交及处理方法,其特征是通过对用户行为和系统状态的检测,建立异常报告库;测试人员行为是指测试人员在安卓系统上进行的操作,包括测试人员在安卓手机上的滑动、点击、截屏等操作;系统状态检测是指异常发生时的系统崩溃日志;详细来说,日志包括用户操作所在的应用页面,用户操作触发的应用后端组件,应用抛出的异常等信息;每一个新的异常被提交时,都会创建一条该异常的数据,包含异常报告中的异常描述、以及上述用户信息和系统状态。
3.根据权利1所述的一种基于群体智能的移动应用测试报告提交及处理方法,其特征是建立实时反馈机制;在移动应用测试的过程中,测试人员往往通过安卓手机截图的方式保存异常场景,同时,移动应用测试过程中的异常数量能达到数十甚至上百,传统测试报告的填写会在测试完成之后,这样就会带来异常遗忘、服务器提交压力过大的问题。该方法捕获测试人员的截屏操作,通过悬浮框提示测试人员是否需要填写异常报告,在测试人员确认后,即可对当前页存在异常的部分进行反馈和描述,提交异常报告。
4.根据权利1所述的一种基于群体智能的移动应用测试报告提交及处理方法,其特征是提供专业的测试引导数据;对于移动应用测试而言,很多测试都是通过众包的方式分发出去的,这些众包测试人员的专业程度往往存在一定的问题,为了能够正确引导测试人员的测试过程,该方法要求测试任务的提供者在任务公开之前,使用该方法,完整地使用一次待测应用,填写异常报告。和一般众包测试人员相比,测试任务提供者往往在专业知识和对应用了解度上更强,因此,利用测试任务提供者的测试记录初始化异常报告库,以给测试人员更加高质量的测试引导、高效地定位和发现应用中严重问题。
5.根据权利1所述的一种基于群体智能的移动应用测试报告提交及处理方法,其特征是迭代式处理移动应用的测试流程;在测试的过程中,由于该方法实现了对该待测应用状态和测试人员行为的实时检测追踪,根据当前测试人员所在的页面,检索异常报告库,筛选出该页面已经存在的异常列表,并对该列表进行严重性排序,引导测试人员多次触发较为严重的异常,旨在帮助定位问题较为严重的异常,引起开发人员重视问题。该方法通过异常类别对异常严重性进行排序,其从高到底依次为:安全相关,功能错误,性能压力,用户界面;同时,当测试人员提交了一个异常报告时,结合异常报告库中的异常描述和异常日志,确认该异常暂未出现在异常报告库后,向异常报告库添加该异常的数据。测试过程中,该异常报告库将不断被丰富,同时这些新添加的数据也实时的应用于其他测试人员,以此形成一个“引导-反馈”的迭代过程。
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