[發明專利]一種軟件質量測試方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010979320.1
• 申請日: 2020-09-17
• 公開（公告）號: CN113760705A
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發明（設計）人: 張南;陳洪濤;許鵬;戚依楠;趙彥
• 申請（專利權）人: 北京沃東天駿信息技術有限公司;北京京東尚科信息技術有限公司
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本發明實施例公開了一種軟件質量測試方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方法包括：獲取待評估軟件的用戶行為信息，根據用戶行為信息確定待評估軟件所處的運營生命周期，其中，該運營生命周期包括種子期、爆發期和/或平臺期；根據運營生命周期確定與待評估軟件匹配的軟件質量測試模型；根據軟件質量測試模型測試待評估軟件的軟件質量。本發明實施例的技術方案，通過為待評估軟件匹配出與其所處的運營生命周期相應的軟件質量測試模型，解決了待評估軟件的軟件質量測試精度難以保證的問題，實現了待評估軟件在運營過程中的各個階段的軟件質量的高精準度測試的效果。

技術領域

本發明實施例涉及信息處理技術領域，尤其涉及一種軟件質量測試方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

隨著現代工程技術的不斷發展，軟件已經成為其中一個重要的獨立分支，而軟件質量的有效保證是軟件應用的重要前提。隨著電商行業中軟件的重要性和復雜性的增加，對軟件的可靠性和安全性的要求也在不斷提高，因此對軟件質量進行有效確定成為保證軟件質量的一種重要手段。

現有的軟件質量測試方案以面向屬性對象為主，其在軟件測試和軟件使用的過程中，通過重新構建出的或是已經存在的軟件質量測試指標，再結合軟件質量測試模型來測試軟件質量。

在實現本發明的過程中，發明人發現現有技術中存在以下技術問題：基于現有的軟件質量測試方案確定出的軟件質量的精準度難以保證。

發明內容

本發明實施例提供了一種軟件質量測試方法、裝置、電子設備及存儲介質，以實現待評估軟件的軟件質量的精準測試的效果。

第一方面，本發明實施例提供了一種軟件質量測試方法，可以包括：

獲取待評估軟件的用戶行為信息，根據用戶行為信息確定待評估軟件所處的運營生命周期，其中，運營生命周期包括種子期、爆發期和/或平臺期；

根據運營生命周期確定與待評估軟件匹配的軟件質量測試模型；

根據軟件質量測試模型測試待評估軟件的軟件質量。

可選的，根據用戶行為信息確定待評估軟件所處的運營生命周期，可包括：

根據用戶行為信息確定用戶特征向量，將用戶特征向量輸入至預先訓練完成的運營生命周期確定模型中；根據運營生命周期確定模型的輸出結果，確定待評估軟件所處的運營生命周期。

可選的，根據用戶行為信息確定用戶特征向量，可以包括：

根據用戶行為信息確定用戶特征子向量，其中，用戶特征子向量包括用戶量特征子向量、軟件訪問量特征子向量和/或軟件訪客量特征子向量；對各用戶特征子向量進行組合得到用戶特征向量。

可選的，對各用戶特征子向量進行組合得到用戶特征向量，可以包括：

將各用戶特征子向量首尾相連生成聯合向量，并對聯合向量進行特征提取得到用戶特征向量；或是，基于復向量將各用戶特征子向量進行合并，并在復向量空間進行特征提取得到用戶特征向量。

可選的，根據用戶行為信息確定用戶特征子向量，可以包括：

根據用戶行為信息確定用戶量特征值，并根據用戶量特征值確定用戶量特征子向量，其中，用戶量特征值包括活躍用戶量環比、新增用戶量環比、流失用戶量環比和/或軟件用戶數量；和/或，根據用戶行為信息確定軟件訪問量特征值，根據軟件訪問量特征值確定軟件訪問量特征子向量，其中，軟件訪問量特征值包括頁面訪問量和/或頁面訪問量環比；和/或；根據用戶行為信息確定軟件訪客量特征值，根據軟件訪客量特征值確定軟件訪客量特征子向量，其中，軟件訪客量特征值包括獨立訪客數和/或獨立訪客數環比。

可選的，運營生命周期確定模型可以通過如下方式進行訓練：