面向错误定位的基于分支聚类的测试用例选择方法

• 作者: 李佳婧 苏小红 马培军 龚丹丹
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 程序分析 错误定位 测试用例选择 聚类 分支特征
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 页码范围: 16-19
• 分类号: TP311
• 字数: 4292字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2012.05.005

摘要

已有的面向错误定位的测试用例选择方法大多数仅考虑了测试用例的语句覆盖信息,不能为错误定位选择合适的测试用例,从而导致不能有效提高错误定位的准确性.针对这一问题,提出了一种新的测试用例选择方法.文中方法分析了测试用例的执行路径信息,根据测试用例动态执行时的分支特征,采用分支聚类方法对测试用例进行选择.实验表明,提出的方法可以有效减少测试用例数量,降低错误定位的复杂度,并提高错误定位的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏小红	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	152	1551	20.0	34.0
2	马培军	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	93	639	14.0	20.0
3	李佳婧	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	1	3	1.0	1.0
4	龚丹丹	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	4	25	3.0	4.0