测试知识图谱

最新推荐文章于 2024-05-24 19:40:35 发布
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文章标签： 知识图谱 测试
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博主分享了一篇关于测试知识图谱的文章，图谱仍待完善，期待读者提供反馈。内容中提及整合了多位专家的观点。

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之前整理了一份测试知识图谱，还有一些不足，希望大家指出来。



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测试知识图谱梳理（一）
linbossdeboke的博客
03-29 1089
一、技术类 1、UI自动化框架 2、接口自动化 3、mock技术 4、抓包技术 5、数据库技术 6、自动化框架 框架发展： （1）robot （2）unittest （3）pytest 7、日志分析 8、自动化平台 9、语音图片AI技术 10、DevOps 11、测试左移 12、测试右移 13、性能测试 14、专项测试 15、li...
测试工程师必看：从0到1实战部署Neo4j，用知识图谱优化测试用例设计（保姆级教程+实战案例）
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weixin_44872675的博客
04-28 1642
作为图数据库的标杆，能通过可视化图谱清晰展示业务关系，助力测试工程师高效生成用例、定位缺陷。本文将手把手教你从安装到实战，快速掌握Neo4j的部署与核心操作，为测试工作赋能。Neo4j不仅是图数据库，更是测试工程师的“业务导航仪”。通过本文的部署与操作指南，你已掌握从安装到实战的全流程，能够快速构建测试用例图谱，提升测试效率与质量。在软件测试中，复杂业务逻辑的测试用例设计常因需求模糊、路径依赖复杂而效率低下。：用户参与秒杀，需完成“下单→支付→发货”流程，超时未支付则订单关闭。
NLPCC 2018 知识图谱 测试数据 带答案
05-17
训练数据在这里https://download.youkuaiyun.com/download/guotong1988/10313309
测试开发知识图谱
无辛的博客
08-04 939
❝ 记录从单纯的测试或者技术小白如何一步步进阶成为一名合格的测试开发工程师 ❞ Tips文中如果有不当的地方欢迎大家指正 有同学对某些点感兴趣的或者有想了解某些领域相关知识的欢迎留言和投稿 以下为大家介绍在每一个阶段需要掌握的基础知识以及对应的实践文档 1 测试方法与理论 名称 相关知识点 1.1 软件开发生命周期 SCRUM/XP、持续集成/持续交付/DevOps 1.2 测试流程体系 传统测试流程、测试左移、测试右移 1.3 测试技术体系 分层测试体系
软件测试知识体系图谱
weixin_50552058的博客
07-07 5460
软件测试基础图谱
自动化测试开发工程师知识图谱
菜鸟笔记
09-15 1342
开发岗位千千万，本菜只认自动化！ 小编生活中喜欢开发Web应用和游戏，但是喜欢做的事情和能做的事情往往不一样。 当年加入码农大军走的是自动化开发这条路，CI、自动化是小编谋生的手段。Web全栈也好，游戏也好，毕竟找工作是个看履历、看项目的事情，只能作为爱好啦！ 小编周一晚上出去散散步，捎带着将自动化相关的知识大概捋了捋做了张图，将就看咯~ 图中的集成平台指的是Jenkins，当然还有许多类似的应用...
AI人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-测试和评估知识图谱的质量 共121页.pdf
07-09
本文将详细探讨知识图谱的历史、组成、测试和评估质量的重要性以及其应用范围，揭示知识图谱作为AI领域的核心技术之一的深度与广度。 知识图谱的历史可追溯至20世纪60年代，早期的语义网络概念为知识图谱的构建奠定...
知识图谱—5.7 移动端测试图谱（高清）.jpg
06-28
资源内容：该资源是一套包含38张高清技能图谱的资料，涵盖了IT工程师所需的各种技能和知识点。这些技能图谱包括但不限于编程语言、数据库、网络安全、前端开发、后端开发、云计算、人工智能等领域。每张图谱都以清晰...
CCKS 2019 知识图谱评测技术报告：实体、关系、事件及问答.pdf
03-11
CCKS 2019 举办了 一个包含 6 个任务的评测竞赛，覆盖了实体、关系、事件及问答等多类知识图谱关键技术，吸引了 1600 余支队伍参 加。本报告系统整理了参赛队伍使用的技术、资源和策略，可以为评估当前知识图谱技术水平，提供构建知识图谱系 统的技术参考，揭示未来的发展方向提供一份有价值的参考。
测试图谱
dianzhuiwei0807的博客
04-10 226
只有整理了下，目前自己基本了解的一些测试工具，小小自夸下，当然还有许多不足的内容，会逐步学习完善， 转载于:https://www.cnblogs.com/timeorspace/p/6688120.html...
软件测试人员需要掌握哪些技能（测试工程师知识图谱）- 持续更新
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知识图谱初探
xiaoyi357的博客
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多次听到知识图谱的概念，据说被称为“下一代搜索技术”，一直很好奇。趁着考试暂时告一段落，简单了解了一下知识图谱的相关知识，只希望自己能有个大概认识，不追求特别深入的学习。 （一）知识图谱初探 百度百科对知识图谱的定义如下：“知识图谱，也称为科学知识图谱，它通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核
基于网络爬虫的小湖知识图谱系统 测试心得
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测试知识图谱（三）自动化测试学习网址
linbossdeboke的博客
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技术动态 | 大模型时代下的知识图谱推理及评测数据集
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转载公众号| 老刘说NLP今天我们一起来看看知识图谱领域的知识推理问题，其数据有哪些，跟大模型结合怎么做。一、知识图谱领域中的知识推理任务界定知识图谱中的推理知识推理是指根据知识图谱中已有的知识，采用某些方法，推理出新的知识（知识图谱补全）或识别知识图谱中错误的知识（知识图谱去噪），前者专注于扩充知识图谱，后者专注于知识图谱内部已有三元组正确性的判断。进一步的，知识图谱补全，是给定三元组中任意两...
知识图谱构建的实验方法
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知识图谱构建的实验方法包括以下几种: 人工构建: 通过专家知识或文献研究手动构建知识图谱。 爬虫爬取: 使用爬虫技术爬取网络上的知识信息。 半自动构建: 通过机器学习或自然语言处理技术对爬取的知识信息进行清洗和整理。 全自动构建: 通过机器学习或自然语言处理技术自动提取知识信息并构建知识图谱。 ...
一文了解知识图谱能做什么、本文含Jiagu自然语言处理工具试用、知识图谱实战。
blink182007的博客
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知识图谱（Knowledge Graph）作为大数据时代的重要设施基础,已经在下一代搜索引擎、智能问答系统，文本处理，自然语言处理等智能应用中有了广泛应用。知识图谱规范地定义了知识的存储,并且可以较为方便和高效的进行知识推理和决策。面向特定领域的知识图谱应用研究也越来越多。当前,基于机器人领域的知识图谱应用热度持续升高,但配套的智能问答系统相关技术尚不成熟。本文另外有自然语言处理相关的内容。
软件测试职业最全知识体系图谱
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测试知识图谱梳理（二）珍藏的网址
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1、科研软件小站https://www.sciencesoft.cn/ 2、python 个人博客源码项目http://www.sadpast.com/ 3、测试教程网 http://www.testclass.net/ 4、虫师的个人博客（自动化测试）https://www.cnblogs.com/fnng 5、 博客园自动化测试博客：https://hom...
知识图谱规模密度测试
04-02
### 知识图谱规模和密度测试方法 #### 1. 规模测试 知识图谱的规模通常由节点数量、边的数量以及三元组（主体-谓词-客体）总数决定。为了评估其规模，可以采用以下几种方式： - **统计分析** 使用简单的脚本或工具计算知识图谱中的实体数和关系数。这可以通过遍历RDF文件或其他存储形式完成[^1]。 ```python from rdflib import Graph def count_triples(rdf_file): g = Graph() g.parse(rdf_file, format='xml') return len(g) triples_count = count_triples('knowledge_graph.rdf') print(f"Total triples in the knowledge graph: {triples_count}") ``` - **外部工具** 像Apache Jena这样的开源框架提供了命令行工具来快速统计RDF数据集的大小[^2]。 #### 2. 密度测试 知识图谱的密度是指图中实际存在的连接数与可能的最大连接数之间的比率。高密度意味着更丰富的语义关联，但也可能导致冗余或复杂性增加。 - **全局密度计算** 可以通过公式 \( \text{Density} = \frac{\text{Edges}}{\binom{\text{Nodes}}{2}} \) 来衡量整个图的整体连通程度。 ```python import networkx as nx def calculate_density(edges, nodes): G = nx.Graph() G.add_nodes_from(range(nodes)) G.add_edges_from(edges) density = nx.density(G) return density edges = [(0, 1), (1, 2), (2, 3)] nodes = 4 density_value = calculate_density(edges, nodes) print(f"Density of the graph: {density_value:.4f}") ``` - **局部密度检测** 对于特定子领域内的部分节点及其邻接关系进行细粒度分析，有助于发现稀疏区域并指导后续扩展工作。 #### 3. 测试工具推荐 一些常用的工具可以帮助实现上述功能： - **Graph-tool**: 提供高效的图形处理能力，适合大规模知识图谱的操作。 - **Neo4j**: 支持复杂的查询操作，并内置了许多用于性能优化的功能模块。 - **Gephi**: 主要面向可视化需求，同时也具备一定的数据分析特性。
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