选的，在本发明的另一实施例中，所述得出巧合正确性测试用例之后，还包括：
[0089] 对所述巧合正确性测试用例执行重标记策略。
[0090] 优选的，在本发明的另一实施例中，所述得出巧合正确性测试用例之后，还包括：
[0091] 对所述巧合正确性测试用例执行丢弃策略。
[0092] 具体的，在本实施例中，当识别出疑似巧合正确性测试用例后，提出两种策略分别 进行处理以验证对错误定位技术的影响。
[0093] 具体的，首先从正确测试用例集Tp中选取了不超过CCN个测试用例作为疑似巧合 正确性测试用例加入Ticc中。针对这些测试用例，本发明采用两种不同的处理策略验证其 对错误定位技术效率的影响。
[0094] (1)丢弃策略：将识别的巧合正确性测试用例从测试用例集T当中移除，剩余的测 试用例将作为错误定位技术的输入。这种策略一定程度上减少了可用的测试信息。采用这 种策略时，更新后的T = Tf+Tp-TiCC〇
[0095] (2)重标记策略：将识别的巧合正确性测试用例全部标记为失败测试用例，并将 更新后的测试用例集作为错误定位技术的输入。这种策略增加了测试用例集当中失败 测试用例的数量，但由此可能提供了更多的误导信息。采用这种策略时，更新后的T = Tf+Tp+Ticc〇
[0096] 利用上述方法更新得到测试用例集T，当用于错误定位方法，能够缓解巧合正确性 测试用例对错误定位结果的影响，进而提高错误定位的效率。
[0097] 参见图2,本发明实施例提供的一种面向错误定位的巧合正确性测试用例识别装 置，包括：
[0098] 收集模块100,用于收集测试用例集中每个测试用例运行预设程序的覆盖特征信 息；
[0099] 分类标签设置模块200,用于将所述每个测试用例运行所述预设程序的执行结果 作为所述每个测试用例的分类标签；
[0100]训练模块300,用于根据所述覆盖特征信息及携带分类标签的测试用例集，对回归 模型进行训练，得到分类模型；
[0101] 筛选模块400,用于根据所述分类模型，对正确测试用例进行预测，筛选出所述正 确测试用例中的巧合正确性测试用例；其中，所述巧合正确性测试用例为在程序执行过程 中执行了错误的语句但是产生了正确的输出的测试用例。
[0102] 本发明实施例提供的一种面向错误定位的巧合正确性测试用例识别装置，包括： 收集测试用例集中每个测试用例运行预设程序的覆盖特征信息；将所述每个测试用例运行 所述预设程序的执行结果作为所述每个测试用例的分类标签；根据所述覆盖特征信息及携 带分类标签的测试用例集，对回归模型进行训练，得到分类模型；根据所述分类模型，对正 确测试用例进行预测，筛选出所述正确测试用例中的巧合正确性测试用例，从而提高测试 用例定位错误位置的效率。
[0103] 优选的，在本发明的另一实施例中，还包括：
[0104] 重标记模块，用于对所述巧合正确性测试用例执行重标记策略。
[0105] 优选的，在本发明的另一实施例中，还包括：
[0106] 丢弃模块，用于对所述巧合正确性测试用例执行丢弃策略。
[0107] 优选的，在本发明的另一实施例中，所述筛选模块400包括：
[0108] 概率排序单元，用于根据所述分类模型，对正确测试用例进行预测，得出所述正确 测试用例为巧合正确性测试用例的概率排序；
[0109] 筛选单元，用于根据所述正确测试用例为巧合正确性测试用例的概率排序，筛选 出所述正确测试用例中的巧合正确性测试用例。
[0110] 优选的，在本发明的另一实施例中，所述回归模型为logistic回归模型。
[0111] 本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他 实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
[0112] 对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。 对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的 一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明 将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一 致的最宽的范围。
【主权项】
1. 一种面向错误定位的巧合正确性测试用例识别方法，其特征在于，包括： 收集测试用例集中每个测试用例运行预设程序的覆盖特征信息； 将所述每个测试用例运行所述预设程序的执行结果作为所述每个测试用例的分类标 签； 根据所述覆盖特征信息及携带分类标签的测试用例集，对回归模型进行训练，得到分 类模型； 根据所述分类模型，对正确测试用例进行预测，筛选出所述正确测试用例中的巧合正 确性测试用例；其中，所述巧合正确性测试用例为在程序执行过程中执行了错误的语句但 是产生了正确的输出的测试用例。2. 根据权利要求1所述的巧合正确性测试用例识别方法，其特征在于，所述得出巧合 正确性测试用例之后，还包括： 对所述巧合正确性测试用例执行重标记策略。3. 根据权利要求1所述的巧合正确性测试用例识别方法，其特征在于，所述得出巧合 正确性测试用例之后，还包括： 对所述巧合正确性测试用例执行丢弃策略。4. 根据权利要求1所述的巧合正确性测试用例识别方法，其特征在于，所述根据所述 分类模型，对正确测试用例进行预测，筛选出所述正确测试用例中的巧合正确性测试用例， 包括： 根据所述分类模型，对正确测试用例进行预测，得出所述正确测试用例为巧合正确性 测试用例的概率排序； 根据所述正确测试用例为巧合正确性测试用例的概率排序，筛选出所述正确测试用例 中的巧合正确性测试用例。5. 根据权利要求1-4中任意一项所述的巧合正确性测试用例识别方法，其特征在于， 所述回归模型为logistic回归模型。6. -种面向错误定位的巧合正确性测试用例识别装置，其特征在于，包括： 收集模块，用于收集测试用例集中每个测试用例运行预设程序的覆盖特征信息； 分类标签设置模块，用于将所述每个测试用例运行所述预设程序的执行结果作为所述 每个测试用例的分类标签； 训练模块，用于根据所述覆盖特征信息及携带分类标签的测试用例集，对回归模型进 行训练，得到分类模型； 筛选模块，用于根据所述分类模型，对正确测试用例进行预测，筛选出所述正确测试用 例中的巧合正确性测试用例；其中，所述巧合正确性测试用例为在程序执行过程中执行了 错误的语句但是产生了正确的输出的测试用例。7. 根据权利要求6所述的巧合正确性测试用例识别装置，其特征在于，还包括： 重标记模块，用于对所述巧合正确性测试用例执行重标记策略。8. 根据权利要求6所述的巧合正确性测试用例识别装置，其特征在于，还包括： 丢弃模块，用于对所述巧合正确性测试用例执行丢弃策略。9. 根据权利要求6所述的巧合正确性测试用例识别装置，其特征在于，所述筛选模块 包括： 概率排序单元，用于根据所述分类模型，对正确测试用例进行预测，得出所述正确测试 用例为巧合正确性测试用例的概率排序； 筛选单元，用于根据所述正确测试用例为巧合正确性测试用例的概率排序，筛选出所 述正确测试用例中的巧合正确性测试用例。10.根据权利要求6-9中任意一项所述的巧合正确性测试用例识别装置，其特征在于， 所述回归模型为logistic回归模型。
【专利摘要】本发明实施例公开了一种面向错误定位的巧合正确性测试用例识别方法及装置，包括：收集测试用例集中每个测试用例运行预设程序的覆盖特征信息；将所述每个测试用例运行所述预设程序的执行结果作为所述每个测试用例的分类标签；根据所述覆盖特征信息及携带分类标签的测试用例集，对回归模型进行训练，得到分类模型；根据所述分类模型，对正确测试用例进行预测，筛选出所述正确测试用例中的巧合正确性测试用例，从而提高测试用例定位错误位置的效率。
【IPC分类】G06F11/36
【公开号】CN105117331
【申请号】CN201510505684
【发明人】李一韩
【申请人】浪潮(北京)电子信息产业有限公司
【公开日】2015年12月2日
【申请日】2015年8月17日