优化测试用例优先级：组合聚类算法与故障预测的应用

本文探讨了"组合聚类算法和故障预测在测试用例优先级划分中的应用"这一主题，由 Lei Xiao、Huaikou Miao、Weiwei Zhuang 和 Shaojun Chen 等学者共同合作完成，他们的研究背景分别来自上海大学计算机工程与科学学院、上海计算机软件测试与评价实验室、厦门理工学院计算机与信息工程学院以及厦门软件测试中心。这篇研究论文旨在提出一种高效的策略来提升测试用例的优先级划分。 在测试用例优先级划分中，一个核心概念是将具有相似行为的测试用例归类到同一个集群中。然而，当前的挑战在于如何选择合适的特征和确定最佳的簇数量。传统的聚类方法往往依赖于随机选取簇的数量，并且测试用例的优先级划分主要基于代码特征的一小部分。这可能导致结果的不稳定性和不准确性。 为了克服这些问题，作者们提出了一种创新的优先级分配技术。这种方法不仅考虑如何找到最适宜的簇的数量，而且还能优化整个聚类过程，以产生最精确的结果。这意味着在设计测试用例优先级时，会综合考虑多种因素，如代码行为、执行路径、错误模式等，以提高测试效率和覆盖率，确保软件质量得到充分评估。 通过结合组合聚类算法（可能涉及层次聚类、K-means、DBSCAN 等多种聚类方法）和故障预测模型（例如基于历史数据的异常检测或机器学习模型），研究人员能够更深入地理解测试用例之间的关联性，从而为开发者提供更具针对性的测试策略。这种方法有望显著减少重复测试，缩短缺陷发现周期，同时提高软件产品的整体稳定性。 这篇论文对现有测试用例优先级划分方法进行了革新，强调了选择适当特征和优化簇数量在提升测试效率中的关键作用。通过综合运用聚类和故障预测技术，研究人员期待实现一个更加智能化、科学化的测试用例优先级管理框架。这一研究对于软件开发团队来说具有重要的实践价值，可以帮助他们更有效地进行测试资源分配和缺陷管理。