[發(fā)明專利]測(cè)試引導(dǎo)方法和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310378925.5
• 申請(qǐng)日: 2013-08-27
• 公開（公告）號(hào): CN103440199A
• 公開（公告）日: 2013-12-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 錢承君
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司
• 主分類號(hào): G06F11/36
• 分類號(hào): G06F11/36;G06F17/30
• 代理公司: 北京銘碩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11286
• 代理人: 王艷嬌;王兆賡

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及一種測(cè)試引導(dǎo)方法和裝置，尤其涉及一種通過分析用戶與被測(cè)系統(tǒng)的交互行為來對(duì)參與測(cè)試的人員提供測(cè)試引導(dǎo)的技術(shù)。

背景技術(shù)

隨機(jī)測(cè)試是一種系統(tǒng)測(cè)試的常用手段，是相對(duì)結(jié)構(gòu)性測(cè)試（Structured?Test）的有效補(bǔ)充。在例如難以完全自動(dòng)化覆蓋的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的場(chǎng)景下，隨機(jī)測(cè)試的過程仍需人工介入。

通常采用以下兩種隨機(jī)測(cè)試方法：

1、探索性測(cè)試（Explore?Test）

探索性測(cè)試泛指一種同時(shí)設(shè)計(jì)測(cè)試與執(zhí)行測(cè)試的測(cè)試思想。為加快迭代頻率，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與企業(yè)在不同程度上會(huì)采用該方法論。

這些方法相對(duì)于結(jié)構(gòu)化測(cè)試（Structured?Test）更為自由和高效，但由于測(cè)試案例的不明確，無法有效分解給較大團(tuán)隊(duì)協(xié)作完成，有路徑覆蓋不全的風(fēng)險(xiǎn)，也會(huì)付出路徑反復(fù)覆蓋的額外成本，此類成本隨測(cè)試群體的增大將顯著上升。與傳統(tǒng)隨機(jī)測(cè)試類似，探索性測(cè)試也很難在多人協(xié)作下高效應(yīng)用。

2、基于模型的測(cè)試（Model-Based?Test）

基于模型的測(cè)試指根據(jù)系統(tǒng)的流轉(zhuǎn)，構(gòu)建出狀態(tài)模型和校驗(yàn)點(diǎn)，自動(dòng)化地控制系統(tǒng)在校驗(yàn)點(diǎn)之間流轉(zhuǎn)，達(dá)到高覆蓋的隨機(jī)測(cè)試的目的。

該種方法能高效自動(dòng)地遍歷系統(tǒng)的執(zhí)行路徑，但構(gòu)建模型成本較高，且測(cè)試校驗(yàn)（Test?Oracle）很難普適地覆蓋各類系統(tǒng)訴求。在一些復(fù)雜場(chǎng)景下，仍需要由人工對(duì)測(cè)試結(jié)論做出判斷。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種測(cè)試引導(dǎo)方法和裝置，通過對(duì)用戶與被測(cè)系統(tǒng)的交互行為進(jìn)行分析來對(duì)參與測(cè)試的人員提供測(cè)試引導(dǎo)，從而能夠有效地支持多人對(duì)被測(cè)系統(tǒng)的各個(gè)執(zhí)行路徑進(jìn)行隨機(jī)測(cè)試，在多人進(jìn)行的隨機(jī)測(cè)試中實(shí)現(xiàn)良好的覆蓋率和協(xié)調(diào)性。

根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供一種測(cè)試引導(dǎo)方法，包括：接收用戶與被測(cè)系統(tǒng)的交互事件的信息，所述用戶與交互事件的信息包括用戶標(biāo)識(shí)、交互行為信息和發(fā)生時(shí)間；使用接收的用戶與被測(cè)系統(tǒng)的交互事件的信息更新所述用戶的交互行為鏈數(shù)據(jù)，所述用戶的交互行為鏈數(shù)據(jù)包括按照發(fā)生時(shí)間的順序聚合的所述用戶的交互行為信息的集合；通過將多個(gè)用戶的交互行為鏈數(shù)據(jù)與預(yù)先構(gòu)建的用戶行為模型進(jìn)行比對(duì)來產(chǎn)生所述用戶尚未執(zhí)行的推薦交互行為信息，所述用戶行為模型包括被測(cè)系統(tǒng)的待測(cè)交互行為鏈數(shù)據(jù)的集合；發(fā)送所述用戶標(biāo)識(shí)和產(chǎn)生的推薦交互行為信息。

優(yōu)選地，所述通過將多個(gè)用戶的交互行為鏈數(shù)據(jù)與預(yù)先構(gòu)建的用戶行為模型進(jìn)行比對(duì)來產(chǎn)生所述用戶尚未執(zhí)行的推薦交互行為信息的步驟包括：將所述多個(gè)用戶的交互行為鏈數(shù)據(jù)作為已覆蓋的交互行為鏈與所述用戶行為模型中的待測(cè)交互行為鏈數(shù)據(jù)的集合進(jìn)行比對(duì)，以獲取所述用戶模型中未被覆蓋的待測(cè)交互行為鏈數(shù)據(jù)，將所述未被覆蓋的待測(cè)交互行為鏈中的首個(gè)所述用戶尚未執(zhí)行的交互行為信息作為所述推薦交互行為信息。

優(yōu)選地，如果獲取到多個(gè)所述用戶模型中未被覆蓋的待測(cè)交互行為鏈數(shù)據(jù)，則從獲取到的待測(cè)交互行為鏈數(shù)據(jù)優(yōu)先選擇具有最多后續(xù)的交互行為信息的待測(cè)交互行為鏈數(shù)據(jù)，并且將選擇的待測(cè)交互行為鏈數(shù)據(jù)中的首個(gè)所述用戶尚未執(zhí)行的交互行為信息作為所述推薦交互行為信息。

優(yōu)選地，在將所述未被覆蓋的待測(cè)交互行為鏈中的首個(gè)所述用戶尚未執(zhí)行的交互行為信息作為所述推薦交互行為信息的處理中，對(duì)于包括作為推薦交互行為信息被發(fā)送過但未接收到所述交互行為信息的待測(cè)交互行為鏈數(shù)據(jù)，不優(yōu)先作為考慮推薦的待測(cè)交互行為鏈數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，還包括：基于所述用戶行為模型構(gòu)建交互行為樹，并且對(duì)所述交互行為樹的每個(gè)節(jié)點(diǎn)賦予實(shí)際權(quán)值和臨時(shí)權(quán)值，其中，對(duì)于任一節(jié)點(diǎn)，與其子節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)相應(yīng)地賦予等值的實(shí)際權(quán)值和臨時(shí)權(quán)值。

優(yōu)選地，所述通過將多個(gè)用戶的交互行為鏈數(shù)據(jù)與預(yù)先構(gòu)建的用戶行為模型進(jìn)行比對(duì)來產(chǎn)生所述用戶尚未執(zhí)行的推薦交互行為信息的步驟包括：從所述交互行為樹查找與所述更新的交互行為鏈數(shù)據(jù)中的交互行為信息相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，并且對(duì)所述接收的交互行為信息對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行臨時(shí)權(quán)值的降權(quán)；如果接收的交互行為信息對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)具有子節(jié)點(diǎn)，則從接收的交互行為信息對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)中，選擇對(duì)應(yīng)于臨時(shí)權(quán)值最大的子節(jié)點(diǎn)的待測(cè)交互行為信息作為所述推薦交互行為信息，并且對(duì)所述選擇的子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行臨時(shí)權(quán)值的降權(quán)；如果接收的交互行為信息對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)不具有子節(jié)點(diǎn)，則對(duì)找到的與所述更新的交互行為鏈數(shù)據(jù)中的各交互行為信息相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)際權(quán)值的降權(quán)。

優(yōu)選地，對(duì)作為推薦交互行為信息被發(fā)送過但未接收到所述交互行為信息對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，在超過預(yù)定時(shí)間后，增加其臨時(shí)權(quán)值。