申请/专利权人：南京邮电大学

申请日：2021-02-25

公开（公告）日：2022-08-23

公开（公告）号：CN114936142A

主分类号：G06F11/36

分类号：G06F11/36;G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.09.09#实质审查的生效;2022.08.23#公开

摘要：本发明公开了一种基于Eclipse功能测试中代码质量评估和评分预测的方法，包括以下步骤：1获取2018‑2019年全国大学生软件测试大赛参赛者的提交测试代码，并进行数据分析筛选。2脚本自动化分析选手将页面定位器使用情况和页面等待方式并对应实际得分。3使用自主设计的相似度分析算法针对同一地区进行相似度计算，并且同时使用更专业的Kompare算法工具进行相似度分析，之后对同一对数据的不同结果进行相关性计算。4根据上述结果建立数据库，通过数据分析比对方式进行功能测试代码质量评估与预测。本发明为Web功能测试提供了一种更加完善的分析评分方式，希望通过这种方式减少Web测试中系统不必要的运行开销，并给予参赛者一个更加全面客观的代码分析。

主权项：1.基于Eclipse的功能测试中编码质量评估及评分预测方法，其主要步骤如下：步骤1、获取幕测网络测试功能测试比赛各个阶段选手的提交测试代码，并设置当前选手的序号Ki，进行数据分析筛选。步骤1.1、在运行代码之前按照顺序查找到提交测试文件中的Java文件，按行读取测试代码中的七种页面定位器Xpath、className、tagName、Id、cssSelecter、name、linkText记为YM1、YM2、…、YM7并设置其使用次数分别为ym1、ym2、…、ym7，设置页面定位器的总使用次数M＝ym1+ym2+…+ym7，并求解每一种定位器与之相对应的平均使用占比STi＝ymiM，最后将Ki，M，YM1，YM2，…，YM7以纯文本格式存储到data_dw.csv文件中。步骤1.2、按照上述同样的序号Ki统计每一个测试代码块中显示等待、隐式等待、强制等待的使用次数sl1、sl2、sl3，并计算强制等待总时间T＝∑sl1，将Ki，T，sl1，sl2，sl3存储到data_ti.csv。步骤2、使用基于Java的自动化分析脚本扫描Excel文件，根据选手姓名匹配与之对应的成绩sci。步骤2.1、根据序号Ki的唯一性将选手的页面定位器、页面等待时间分析结果进行匹配，匹配完成之后分别与多维数组Ki，M，ST1，ST2，…，ST7和多维数组Ki，T，sl1，sl2，sl3按照序号建立对应，按照对应的行号存储，并将Ki，M，ST1，ST2，…，ST7和Ki，T，sl1，sl2，sl3存入csv文件中。步骤3、计算任意两位选手的代码余弦相似度。步骤3.1、使用基于Java的相似度分析脚本，对于基于Java的测试代码文件我们从中找出它们页面定位器对应的使用次数记为R1，R2，…，R7，并将R1，R2，…，R7组合成七维向量Xr＝R1，R2，…，R7。选取任意两个不同的向量Xr、Yr并记录他们对应的Ki元组Sei，Sej。步骤3.2、将两个向量代入公式其值记录为MBRr并返回对应的Sei，Sej，若cosXr，Yr→1，说明两个代码在结构和代码书写上有极高的相似度；若cosXr，Yr→0，说明两个代码在结构和代码书写风格上完全不一样。步骤3.3、使用Kompare算法工具分析Ki元组Sei，Sej的相似性记为Nr。步骤3.4、对Ki元组Sei，Sej相同但算法不同的相似度值Mr、Nr进行相关系数计算：其中CovMr，Nr指的是Mr，Nr之间的协方差，Var[Mr]、Var[Nr]分别代表Mr，Nr的方差。将|Rs|≥0.8对应的Ki所关联到多维数组Ki，M，S1，S2，…，S7和多维数组Ki，T，s1，s2，s3、多维数组Ki，Sc，Ad，Na组合成为多维数组Sc，T，M，S1，S2，…，S7，s1，s2，s3，Rs存入到data_se.csv中。步骤4、依据代码相似度进行的评分预测步骤4.1、将需要预测的代码中各种页面定位器YM1、YM2、…、YM7的使用次数ym1、ym2、…、ym7以及，页面定位器总数M，以及每一个定位器的平均使用率STi，显示等待、隐式等待、强制等待的使用次数sl1、sl2、sl3，等待总时间T，并最终存储为十二元组T，M，ST1，ST2，ST3，ST4，ST5，ST6，ST7，sl1，sl2，sl3。将这多维数组g和csv中的多维数组G中的第2-13列数据，带入若计返回数组个数为Sq，因为Sq≥2，由此便可以根据对应的分数的最高值和最低值得到一个得分区间，即可以获得功能测试提交代码的评分预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京邮电大学 基于Eclipse的功能测试中编码质量评估及评分预测方法

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