本文關鍵詞：基于改進的TF-IDF軟件測試錯誤信息分析方法

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【摘要】：針對軟件測試領域人工分析測試用例錯誤信息工作量大、時間效率低的問題,提出了一種基于改進的詞頻-逆文本詞頻(TF-IDF)軟件測試錯誤信息文本分析方法。首先,根據(jù)錯誤信息文本的特點對目標錯誤信息文本進行預處理,減少了干擾信息,縮短了計算時間;然后,結合關鍵詞集合、TF-IDF和向量空間模型(VSM)計算文本特征向量,其中關鍵詞集合避免了多次對數(shù)據(jù)庫中錯誤信息文本進行TF-IDF權值計算,提高了計算效率;接著,利用余弦相似計算目標錯誤信息文本與數(shù)據(jù)庫文本之間的相似度,并對相似度排序,從而找到相似度最高的錯誤信息,進而找到相關聯(lián)的變更請求(CR);最后,自動關聯(lián)CR。實驗結果表明,該方法在軟件測試錯誤信息分析方面能夠有效提高時間效率。
【作者單位】： 西安建筑科技大學信息與控制工程學院;西安建筑科技大學土木工程學院;
【關鍵詞】： 向量空間模型 TF-IDF 文本相似度量 余弦相似 軟件測試
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51278400)
【分類號】：TP391.1;TP311.53
【正文快照】： 0引言目前,在軟件測試領域經(jīng)常需要人工對軟件測試用例錯誤信息文本進行分析,并且這一過程具有工作量大、勞動重復性高、時間效率低等缺點。為了克服上述缺點,我們需要使計算機能夠“讀懂”錯誤信息文本,并自動與數(shù)據(jù)庫中的錯誤信息文本進行匹配,找到相似度最高的錯誤信息文本

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