K-means聚类法：智能软件测试目标路径优化

本文主要探讨了在复杂软件测试背景下，利用K-means聚类算法进行自动软件测试目标路径选择的问题。路径测试作为一种重要的软件验证手段，其目标是确保对软件所有可能执行路径的覆盖率。然而，在实际操作中，由于时间和资源限制，全面覆盖所有路径几乎是不可能的。因此，选择恰当的目标路径变得至关重要。 研究者提出了一种创新的方法，即通过K-means算法对测试路径进行分组。K-means算法是一种无监督学习算法，它将数据集划分成若干个相互独立且有明显区别的簇，每个簇内的数据对象具有较高的相似性。在本研究中，作者首先运用K-means算法将软件测试中的路径根据它们的特征（如控制流、分支结构等）聚类，使得相似路径归入同一个簇内，这样可以减少重复测试和提高测试效率。 接着，研究人员选择每个簇的中心路径作为目标路径。这种方法考虑了路径之间的差异性，通过选择具有代表性的聚类中心，确保后续测试能够覆盖到更多不同的路径组合，从而提升测试的充分性和覆盖率。聚类中心路径的选择策略有助于平衡测试的深度和广度，减少了测试的盲目性。 实验部分展示了该方法的有效性。通过对多个软件项目进行实验，结果表明，采用K-means算法指导的目标路径选择方法不仅提高了测试的针对性，还显著减少了测试用例的数量，同时保证了软件的质量。研究者还提供了论文的在线链接和作者的联系信息，供有兴趣的读者进一步查阅和交流。 总结来说，这篇研究论文为软件测试领域提供了一种实用的路径选择策略，利用K-means聚类算法在保证测试覆盖面的同时，优化了测试资源的分配。这对于现代软件工程中的高效测试实践具有重要意义，有望在未来成为软件测试自动化的重要参考方法。