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机器学习技术在软件测试中的应用与挑战
目录
一、文档简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2机器学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3软件测试发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.4机器学习与软件测试的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
二、机器学习在软件测试中的关键应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.1自动化测试用例生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.1.1基于模型的测试用例生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.1.2基于学习的测试用例生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.2缺陷预测与管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.2.1软件缺陷模式识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
2.2.2缺陷风险评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.2.3缺陷优先级排序．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.3测试数据生成与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
2.3.1充裕数据生产．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2.3.2异常数据探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.3.3测试数据集增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.4异常检测与性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.4.1语义异常识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2.4.2性能瓶颈定位．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
2.4.3应用行为分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
2.5测试结果分析与反馈．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
2.5.1测试执行效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
2.5.2测试报告自动化生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
2.5.3测试过程持续改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
三、机器学习应用于软件测试的主要挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
3.1数据质量与获取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
3.1.1测试数据集的规模与多样性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
3.1.2测试数据的标签质量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
3.1.3测试数据采集的效率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
3.2模型构建与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
3.2.1适合测试的机器学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
3.2.2模型复杂度的平衡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
3.2.3模型泛化能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
3.3可解释性与可靠性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
3.3.1测试结果的可解释性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
3.3.2机器学习模型的可靠性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
3.3.3缺陷预测的置信度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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