19、软件测试用例行为表征与机器学习应用

软件测试用例行为表征与机器学习应用

1. 无监督学习在软件测试中的应用

在软件测试领域，无监督学习有着独特的应用价值。它允许我们在无需可靠标记因变量的情况下开展工作。例如，无监督学习具备对观测数据进行聚类的能力，能够识别测试用例所共有的结构、行为或其他属性，即便我们事先对这些属性了解甚少。这一特性使得我们可以发现测试用例之间潜在的关联和模式，为后续的测试工作提供有价值的参考。

下面通过一个简单的表格来展示无监督学习在软件测试中可能涉及的属性识别情况：
| 属性类型 | 描述 | 示例 |
| — | — | — |
| 结构属性 | 软件代码的组织结构相关属性 | 模块的调用关系、类的继承结构 |
| 行为属性 | 软件在运行过程中的行为特征 | 响应时间、操作序列 |
| 其他属性 | 除结构和行为之外的属性 | 日志记录的特定信息 |

2. 模型辅助手动测试活动

近年来，利用模型“辅助”软件测试中的手动活动成为了一种不错的混合方式。这种方式能够弥补基于模型的测试（MBT）在模型构建和验证方面的不足，借助领域专家的专业知识来提升测试效率。具体来说，预测模型可以为手动创建或自动生成的测试用例提供模型修复建议和潜在问题提示，从而显著节省测试时间。

以下是模型辅助手动测试活动的一个简单流程图：

graph LR
    A[手动测试活动] --> B[模型分析]
    B --> C{是否存在问题?}
    C -- 是 --> D[模型提供修复建议]
    C -- 否 -->