实证研究：聚类与故障预测结合的测试用例优先级策略

"这篇研究论文探讨了如何利用故障预测与聚类方法来优化测试用例的优先级排序，以此提高软件测试的效率和效果。在2017年5月的第16届IEEE/ACIS国际计算机与信息科学会议上，来自不同领域的专家和学者共同参与了这次学术交流。该会议由IEEE计算机学会和国际计算机与信息科学协会(ACIS)赞助，并与武汉大学合作举办。论文集中讨论了混合生产模型、多核学习、过程监控、测试与形式验证的Web应用等多个议题，其中‘结合故障预测的聚类方法用于测试用例优先级的实证研究’是重点之一，由Lei Xiao、Huaikou Miao、Weiwei Zhuang和Shaojun Chen共同撰写。" 在这篇论文中，作者们针对软件测试中的一个重要问题——测试用例优先级的确定进行了深入研究。传统的测试用例优先级主要基于对软件错误的预期严重性和发现错误的可能性，但这种方法往往过于依赖于历史数据，可能无法适应不断变化的系统环境。为解决这一问题，论文提出了将故障预测与聚类分析相结合的新方法。 故障预测是一种预测软件可能出现故障的技术，它可以通过分析过去的错误数据、代码变更信息以及系统性能指标等，预测未来可能出现的问题。而聚类分析则是一种无监督的学习方法，可以将相似的测试用例分组，以便更有效地管理测试资源。 论文中，作者们首先通过故障预测模型估计每个测试用例可能导致故障的概率，然后利用聚类算法（如K-means、DBSCAN等）对测试用例进行分类。这样，高概率的故障预测结果与聚类结果相结合，可以更好地识别出那些既有可能引发故障又具有代表性的测试用例，从而优化测试用例的执行顺序。 此外，论文还可能涉及了评估实验设计、数据收集与处理、性能指标选择等方面，以确保研究的可靠性和有效性。通过实证研究，作者们展示了这种结合故障预测和聚类方法在实际项目中的应用和效果，为软件测试领域提供了一种新的优化策略，有望提高测试效率，降低软件发布的风险。 这篇研究论文对于软件工程的实践者和研究人员具有很高的参考价值，它不仅推动了测试用例优先级排序技术的发展，也促进了故障预测和聚类方法在软件质量保证中的应用。