[发明专利]基于机器学习的测试策略设确定法及装置

说明书

本发明公开了一种基于机器学习的测试策略确定方法及装置，涉及人工智能技术领域，主要在于能够提高用户体验测试的设计效率，同时能够确保设计结果的有效性，增强用户的体验。其中方法包括：获取若干用户对应的基本信息和测试反馈信息；根据所述若干用户对应的属性信息对所述若干用户进行分组，确定各个组别用户对应的基本信息和测试反馈信息；根据所述各个组别用户对应的基本信息和测试反馈信息，利用预设测试策略预测模型分别对所述各个组别用户对应的测试策略进行预测。本发明还涉及区块链技术，用户的测试反馈信息存储于区块链中。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种基于机器学习的测试策略确定方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，各种软件产品层出不穷，通常在软件产品正式上线之前，需要对软件产品进行用户测试，以便根据测试结果对软件产品进行调整，确保软件产品的上线效果，因此设计符合业务需求的用户体验测试十分重要。

目前，对软件产品进行用户体验测试设计时，都是依赖于测试团队的人为经验，手工进行用户体验测试的测试用例设计。然而，这种方式需要耗费大量人力物力，用户体验测试设计的效率较低，且由于过于依赖人为经验，体验测试的有效性无法保证。

发明内容

本发明提供了一种基于机器学习的测试策略确定方法及装置，主要在于能够提高用户体验测试的设计效率，同时能够确保设计结果的有效性，增强用户的体验。

根据本发明的第一个方面，提供一种基于机器学习的测试策略确定方法，包括：

获取若干用户对应的基本信息和测试反馈信息；

根据所述若干用户对应的属性信息对所述若干用户进行分组，确定各个组别用户对应的基本信息和测试反馈信息；

根据所述各个组别用户对应的基本信息和测试反馈信息，利用预设测试策略预测模型分别确定所述各个组别用户对应的测试策略。

根据本发明的第二个方面，提供一种基于机器学习的测试策略确定装置，包括：

获取单元，用于获取若干用户对应的基本信息和测试反馈信息；

确定单元，用于根据所述若干用户对应的属性信息对所述若干用户进行分组，确定各个组别用户对应的基本信息和测试反馈信息；

预测单元，用于根据所述各个组别用户对应的基本信息和测试反馈信息，利用预设测试策略预测模型分别确定所述各个组别用户对应的测试策略。

根据本发明的第三个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取若干用户对应的基本信息和测试反馈信息；

根据所述若干用户对应的属性信息对所述若干用户进行分组，确定各个组别用户对应的基本信息和测试反馈信息；

根据所述各个组别用户对应的基本信息和测试反馈信息，利用预设测试策略预测模型分别确定所述各个组别用户对应的测试策略。

根据本发明的第四个方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

获取若干用户对应的基本信息和测试反馈信息；

根据所述若干用户对应的属性信息对所述若干用户进行分组，确定各个组别用户对应的基本信息和测试反馈信息；

根据所述各个组别用户对应的基本信息和测试反馈信息，利用预设测试策略预测模型分别确定所述各个组别用户对应的测试策略。