所属单位：

土木工程学院

发表刊物：

计算机应用

关键字：

向量空间模型;TF-IDF;文本相似度量;余弦相似;软件测试;

摘要：

针对软件测试领域人工分析测试用例错误信息工作量大、时间效率低的问题,提出了一种基于改进的词频-逆文本词频(TF-IDF)软件测试错误信息文本分析方法。首先,根据错误信息文本的特点对目标错误信息文本进行预处理,减少了干扰信息,缩短了计算时间;然后,结合关键词集合、TF-IDF和向量空间模型(VSM)计算文本特征向量,其中关键词集合避免了多次对数据库中错误信息文本进行TF-IDF权值计算,提高了计算效率;接着,利用余弦相似计算目标错误信息文本与数据库文本之间的相似度,并对相似度排序,从而找到相似度最高的错误信息,进而找到相关联的变更请求(CR);最后,自动关联CR。实验结果表明,该方法在软件测试错误信息分析方面能够有效提高时间效率。

第一作者：

王茹

论文类型：

期刊论文

通讯作者：

严明,王柳舒

学科门类：

工学

卷号：

中文核心期刊:259-261,3

ISSN号：

1001-9081

是否译文：

否

发表时间：

2016-12-15