基于改进的TF-IDF软件测试错误信息分析方法

发布时间：2017-08-08 00:13

  本文关键词：基于改进的TF-IDF软件测试错误信息分析方法

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【摘要】：针对软件测试领域人工分析测试用例错误信息工作量大、时间效率低的问题,提出了一种基于改进的词频-逆文本词频(TF-IDF)软件测试错误信息文本分析方法。首先,根据错误信息文本的特点对目标错误信息文本进行预处理,减少了干扰信息,缩短了计算时间;然后,结合关键词集合、TF-IDF和向量空间模型(VSM)计算文本特征向量,其中关键词集合避免了多次对数据库中错误信息文本进行TF-IDF权值计算,提高了计算效率;接着,利用余弦相似计算目标错误信息文本与数据库文本之间的相似度,并对相似度排序,从而找到相似度最高的错误信息,进而找到相关联的变更请求(CR);最后,自动关联CR。实验结果表明,该方法在软件测试错误信息分析方面能够有效提高时间效率。
【作者单位】： 西安建筑科技大学信息与控制工程学院;西安建筑科技大学土木工程学院;
【关键词】： 向量空间模型 TF-IDF 文本相似度量 余弦相似 软件测试
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51278400)
【分类号】：TP391.1;TP311.53
【正文快照】： 0引言目前,在软件测试领域经常需要人工对软件测试用例错误信息文本进行分析,并且这一过程具有工作量大、劳动重复性高、时间效率低等缺点。为了克服上述缺点,我们需要使计算机能够“读懂”错误信息文本,并自动与数据库中的错误信息文本进行匹配,找到相似度最高的错误信息文本

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