技术特征：
1.一种测试数据生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本测试数据对应的测试标题；其中，所述测试标题用于指示所述测试标题对应的样本测试数据的相关信息；将所述测试标题划分为多个测试标题分词，计算所述多个测试标题分词对应的分词权重；根据所述测试标题分词对应的分词权重将所述多个样本测试数据划分为多个测试类簇；其中，所述测试类簇对应有至少一个数据字段，各所述测试类簇对应的数据字段不同；获取测试对象对应的数据字段模板，根据所述测试对象对应的数据字段模板匹配所述测试类簇；通过所述测试类簇生成所述测试对象对应的测试数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述多个测试标题分词对应的分词权重，包括：计算所述多个测试标题分词对应的词频以及所述多个测试标题分词对应的逆向文件频率；根据所述多个测试标题分词对应的词频以及所述多个测试标题分词对应的逆向文件频率确定所述多个测试标题分词对应的分词权重。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述测试标题分词对应的分词权重将所述多个样本测试数据划分为多个测试类簇，包括：将所述测试标题分词转化为分词向量，通过所述测试标题分词对应的分词权重以及所述分词向量确定加权分词向量；根据所述加权分词向量将所述多个样本测试数据划分为多个测试类簇。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述测试标题分词对应的分词权重将所述多个样本测试数据划分为多个测试类簇，包括：选取预设数目的初始聚类中心，在所述多个测试标题分词中选取未进行聚类的样本测试数据；根据所述分词权重计算所述未进行聚类的样本测试数据与所述初始聚类中心的距离；将所述未进行聚类的样本测试数据分配至距离最近的初始聚类中心；在所述样本测试数据分配完毕时，根据所述初始聚类中心对应的样本测试数据重新计算聚类中心；迭代计算所述聚类中心直至满足聚类条件得到聚类结果，根据所述聚类结果确定多个测试类簇。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述测试对象对应的数据字段模板匹配所述测试类簇，包括：获取所述数据字段模板对应的字段种类；获取所述测试类簇对应的字段种类；在所述测试类簇对应的字段种类包括所述数据字段模板对应的字段种类时，将所述测试类簇确定为所述测试对象匹配的测试类簇。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述测试类簇生成所述测试对象对应的测试数据，包括：
获取所述测试类簇中的多个样本测试数据，获取所述样本测试数据的字段种类以及所述字段种类对应的字段值；根据所述字段种类对应的字段值生成所述测试对象对应的测试数据。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述字段种类对应的字段值生成所述测试对象对应的测试数据，包括：通过笛卡尔积方法扩展所述字段种类对应的字段值得到扩展字段值组合；将所述扩展字段值组合确定为所述测试对象对应的测试数据。8.一种测试数据生成装置，其特征在于，所述装置包括：测试标题获取模块，用于获取样本测试数据对应的测试标题；其中，所述测试标题用于指示所述测试标题对应的样本测试数据的相关信息；分词权重计算模块，用于将所述测试标题划分为多个测试标题分词，计算所述多个测试标题分词对应的分词权重；测试类簇划分模块，用于根据所述测试标题分词对应的分词权重将所述多个样本测试数据划分为多个测试类簇；其中，所述测试类簇对应有至少一个数据字段，各所述测试类簇对应的数据字段不同；测试类簇匹配模块，用于获取测试对象对应的数据字段模板，根据所述测试对象对应的数据字段模板匹配所述测试类簇；测试数据生成模块，用于通过所述测试类簇生成所述测试对象对应的测试数据。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1～7中任一项所述的方法。10.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；以及存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1～7中任一项所述的方法。
技术总结
本公开涉及计算机技术领域，具体涉及一种测试数据生成方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备，上述方法包括：获取样本测试数据对应的测试标题；将测试标题划分为多个测试标题分词，计算多个测试标题分词对应的分词权重；根据测试标题分词对应的分词权重将多个样本测试数据划分为多个测试类簇；获取测试对象对应的数据字段模板，根据测试对象对应的数据字段模板匹配测试类簇；通过测试类簇生成测试对象对应的测试数据。通过本公开实施例的技术方案，可以解决测试数据生成效率较低的问题。可以解决测试数据生成效率较低的问题。可以解决测试数据生成效率较低的问题。
技术研发人员：郑伟达 沈柳依
受保护的技术使用者：中国电信股份有限公司
技术研发日：2022.03.31
技术公布日：2022/8/5