[发明专利]测试用例生成、测试方法、装置、设备及系统

权利要求书

1.一种测试用例生成方法，所述方法包括：

获取流量数据集合，集合中每条流量数据包括业务模块的已发布版本实际运行中的运行数据，每条流量数据包括若干组数据对，每组数据对由属性名和属性值组成；

利用词向量化算法将每条流量数据转换为特征向量，其中，转换过程中每个数据对被视为一个词，每条流量数据包括由有序词构成的词集合，所述有序词为在流量数据中有排列顺序的数据对；

对集合中流量数据的特征向量进行聚类，获得预设类别个数的类；

从每个类中筛选出指定条数的流量数据，并利用筛选出的流量数据构建业务模块的测试用例，所述测试用例用于对所述业务模块的未发布版本进行测试。

2.根据权利要求1所述的方法，所述特征向量的确定过程包括：

将每条流量数据转换为由有序词构成的词集合，流量数据中每个数据对视为一个词；

将每条流量数据对应的词集合、以及被视为词的数据对在流量数据集合中的出现次数，输入Word2Vector算法，并基于Word2Vector算法进行训练样本构建和模型训练，获得训练后的模型输出的每组数据对的词向量；

针对同一条流量数据，将其包含的所有数据对的词向量中相同维度的数据进行求和平均处理，将处理获得的向量作为该流量数据的特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，输入Word2Vector算法的词集合中每组数据对由数据对的编号表示，数据对的编号规则满足：编号与编号的关系可表征数据对与数据对在流量数据中的位置关系，不同数据对的编号不同，相同数据对的编号相同。

4.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括：

采集业务模块的已发布版本在执行业务时所涉及的流量数据；

将流量数据以JSON格式保存在文件服务器上；

所述特征向量的确定过程还包括：

从JSON格式的流量数据中提取由属性名和属性值构成的数据对。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，所述流量数据包括业务请求和业务模块的已发布版本处理业务请求所产生的相关数据，所述方法还包括：

以测试用例中业务请求为输入，获取所述业务模块的未发布版本对业务请求进行处理获得的相关数据；

比对同一业务模块中未发布版本和已发布版本对用户请求分别进行处理得到的各自的相关数据，将比对结果作为对所述业务模块的未发布版本做出评测的依据。

6.一种测试方法，所述方法包括：

利用测试用例对业务模块的未发布版本进行回归测试；

所述测试用例的确定过程包括：

获取流量数据集合，集合中每条流量数据包括业务模块的已发布版本实际运行中的运行数据，每条流量数据包括若干组数据对，每组数据对由属性名和属性值组成；

利用词向量化算法将每条流量数据转换为特征向量，其中，转换过程中每个数据对被视为一个词，每条流量数据包括由有序词构成的词集合，所述有序词为在流量数据中有排列顺序的数据对；

对集合中流量数据的特征向量进行聚类，获得预设类别个数的类；

从每个类中筛选出指定条数的流量数据，并利用筛选出的流量数据构建业务模块的测试用例，所述测试用例用于对所述业务模块的未发布版本进行测试。

7.根据权利要求6所述的方法，所述特征向量的确定过程包括：

将每条流量数据转换为由有序词构成的词集合，流量数据中每个数据对视为一个词；

将每条流量数据对应的词集合、以及被视为词的数据对在流量数据集合中的出现次数，输入Word2Vector算法，并基于Word2Vector算法进行训练样本构建和模型训练，获得训练后的模型输出的每组数据对的词向量；

针对同一条流量数据，将其包含的所有数据对的词向量中相同维度的数据进行求和平均处理，将处理获得的向量作为该流量数据的特征向量。