[发明专利]一种基于决策树的测试用例排序方法和装置

权利要求书

1.一种基于决策树的测试用例排序方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，编写测试用例并标记测试用例的特征属性；

步骤2，执行测试用例，记录每条测试用例输出结果的bug数量及bug严重性；

步骤3，利用决策树模型对测试用例的特征属性和bug数量进行训练和预测,获得决策树模型A；

步骤4，提取步骤3预测的bug数量大于0的测试用例及其bug严重性，使用决策树模型对bug严重性进行训练和预测获得决策树模型B；

步骤5，对于新的测试用例，以决策树模型A预测是否会有bug，如果有bug则以决策树模型B预测bug严重级别；

步骤6，根据预测结果按bug严重级别的高低顺序进行排序；

其中，步骤2所获得的bug数量作为测试用例的一个新的特征属性，与步骤1的测试用例特征属性汇总在一起，按2比1的比例分为训练集和测试集，放进决策树模型中进行训练，获得决策树模型A；

对所有测试用例进行一次筛选，提取步骤3预测的bug数量大于0的测试用例，然后把bug严重性也作为用例的一个新的特征属性，与步骤1的测试用例特征属性汇总一起，再按2比1的比例分为训练集和测试集，再用决策树的模型重新进行训练，获得决策树模型B。

2.根据权利要求1所述的一种基于决策树的测试用例排序方法，其特征在于，在步骤1中，所述测试用例的特征属性至少包括类型、功能模块、所需时间任意一种，其中，所述类型至少包括UI、功能、接口。

3.根据权利要求1所述的一种基于决策树的测试用例排序方法，其特征在于，在步骤2中，所述bug严重性的级别根据bug的数量进行判断，1~2个为低级、3~4个为中级、5~8个为高级、大于等于9个为特高级，若用例对应的bug数量为0,则它的bug严重性的级别值设为空。

4.根据权利要求1所述的一种基于决策树的测试用例排序方法，其特征在于，在步骤4中，训练获得决策树模型B的方法为：取bug数量不为0的测试用例及其bug严重性与测试用例的特征属性按2比1的比例分为训练集和测试集, 以训练集和测试集训练决策树模型获得决策树模型B。

5.一种基于决策树的测试用例排序装置，其特征在于，所述装置包括：

特征标记单元，编写测试用例并标记测试用例的特征属性；

计数单元，执行测试用例，记录每条测试用例输出结果的bug数量及bug严重性；

决策树模型A生成单元，利用决策树模型对测试用例的特征属性和bug数量进行训练和预测,获得决策树模型A；

决策树模型B生成单元，提取步骤3预测的bug数量大于0的测试用例及其bug严重性，使用决策树模型对bug严重性进行训练和预测获得决策树模型B；

级别预测单元，对于新的测试用例，以决策树模型A预测是否会有bug，如果有bug则以决策树模型B预测bug严重级别；

排序单元，根据预测结果按bug严重级别的高低顺序进行排序；

其中，步骤2所获得的bug数量作为测试用例的一个新的特征属性，与步骤1的测试用例特征属性汇总在一起，按2比1的比例分为训练集和测试集，放进决策树模型中进行训练，获得决策树模型A；

对所有测试用例进行一次筛选，提取步骤3预测的bug数量大于0的测试用例，然后把bug严重性也作为用例的一个新的特征属性，与步骤1的测试用例特征属性汇总一起，再按2比1的比例分为训练集和测试集，再用决策树的模型重新进行训练，获得决策树模型B。