"移动应用程序测试工作量的预测模型基于COSMIC功能点和多元线性回归方法"

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沙特国王大学学报

基于COSMIC功能点的移动应用

Anureet Kaur

，Kulwant Kaur

I.K. Gujral Punjab Technical University

，

Kapurthala

，印度

印度贾朗达尔

Apeejay

管理学院技术校区

学院

阿提奇莱因福奥

文章历史记录：

2018年12月10日收到

2019

年

月

日修订

2019年3月3日接受

在线发售2019年

保留字：

移动应用程序

COSMIC

估计

多元线性回归

A B S T R A C T

随着对在移动设备上运行的应用程序的需求的大幅增长，可以预见开发人员和测试人员将以高质量、按时和在

预算内发布应用程序。移动应用程序测试是应用程序开发生命周期中必不可少且危险的活动，它确认质量并坚

定不移地影响应用程序的开发工作和丰富性。应用程序测试工作量的估计是一个关键的数字，它有助于测试经

理做出近似准确的决策，以协调测试资源。在这项研究中，提出了一个回归模型来预测测试工作的移动应用程

序考虑COSMIC功能大小测量（FSM），移动应用程序的特性/因素和测试因素。该模型的主要好处是，它往

往在移动应用程序测试生命周期的开始时使用，因此可以帮助测试人员有效地领导早期工作量估计。提出的模

型进一步验证和评估其有效性，通过使用k折交叉验证方法。MRE，MMRE，MdMRE，PRED（0.25）和

PRED（0.50）指标用于衡量模型的准确性和研究结果表明，该模型给出了一个很好的预测，并可以在移动软

件行业预测测试工作量。

CC BY-NC-ND许可证下的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。

介绍

移动设备和在这些设备上运行的应用程序的普及程度比过去十年

有所增加根据（

“Statista

，

”2018

）提供的统计数据，

2018

年全球移

动应用程序下载量约为

1781

亿次，预计到

2022

年将增长至

2582

亿次

随着移动应用程序下载量的增长，预计到

2022

年将产生约

2000

亿美

元的收入，因此销售速度越来越快。移动应用程序的优势超过桌面

软件，这表明应用程序无疑已经根深蒂固，特别是在商业和技术领

域移动应用程序开发人员

通讯作者：

，

Kabir Park

，

opp. Guru Nanak Dev University

，

Amritsar

，

Punjab

，

India.

电子邮件地址：

anumahal@gmail.com（A.Kaur），kulwantkaur@apjimtc.org

（

K.Kaur

）。

沙特国王大学负责同行审查

在一定的时间和成本内。出于这个原因，软件评估承担了一项极其紧迫

的工作，即为建立对开发人员和客户关系的信任提供最准确的测量数据

（Soares和Fagundes，2017）。

估算的准确性是规划软件开发以避免预算超支和软件延迟交付的关

键因素。软件开发的测试阶段随着软件测试生命周期（STLC）的推进

而推进（Katherine和Alagarsamy，2012）。如果测试软件所需的精

力、时间和成本我们可以有效地利用测试资源来满足最后期限，并确

保在预算范围内按时成功完成项目。移动软件的开发被认为与开发传统

软件不同，这与其独特的特征有关，例如有限的存储器、处理能力、小

且多输入接口、多连接、带宽因素、低电池等（Corral等人，2015; de

Souza和Aquino Jr，2014; Flora等人，2014年）。因此，与传统软件

相比，考虑到这些独特功能的移动软件的测试需要额外的努力。

测试估算是指在特定的环境中，使用定义的方法对特定软件测试

项目

https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2019.03.001

作者。由爱思唯尔公司出版代表沙特国王大学

这是一篇基于

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许可证的开放获取文章（

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

）。

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A. Kaur
，
K.Kaur
/
Journal of King Saud University
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工具和技术（Soares和Fagundes，2017）。对移动应用程序进行测试
的估计有助于降低测试所涉及的风险，使测试变得简单和准确。在估计
移动 应用 程序 的测 试工 作量 的背 景下 ，很 少进 行调查 （Aranha和
Borba，2009年; Wadhwani等人，2008年）。在传统软件的许多研究
中 已 经 提 出 了 基 于 大 小 的 测 试 工 作 量 估 计 （ Abran 等 人 ，
2007;Arumugam 和 Babu ， 2015; de Almeida 等 人 ，
2009;Nageswaran ， 2001; Silva 等 人 ， 2009 年 ） 。 功 能 规 模 度 量
（FSM）关注的是度量从需求获得的软件功能。有限状态机提供了不受
编程语言和软件开发技术限制的度量.功能规模是量化软件开发所需工作
量的主要输入。软件的功能大小已被证明会影响软件项目的工作量和成
本（Huijgens等人，2016年）。软件规模度量可用于评估和预测。预测
测量或估计使用数学模型和预测程序（Gencel，2005）。如表1所示，
国际标准化组织（ISO）在ISO/IEC 14，143中定义了许多功能尺寸测
量方法。
功能大小测量（FSM）的第一次尝试是执行-
Allan Albrecht在1979年（Albrecht和Gaffney，1983）引入功能点分
析（FPA）。FPA以功能需求为基础，然后被认为是预测软件开发规模
和工作量的技术因素。FPA已经发展了许多代，目前正在被ISO标准认
可。Mark II FPA是Symons于1988年建立的，它对基本FPA进行了改
革。它测量逻辑事务的安排并计算软件的功能大小.商业信息系统是设计
Mark II FP的主要目标。2002年被ISO标准认可（ISO/IEC 20968：
2002，2002）。NESMA（荷兰软件度量用户协会）功能尺寸测量方法
于1989年开 发，并 于2005年被认可为 ISO标准（ISO/IEC 24570：
2005，2005），Albrecht这两种方法都有相同的规则，通过计算外部
输入（EI），外部输出（EO），外部接口（EQ），外部接口或文件
（EIF）和内部逻辑文件（ILF）的基本组件和复杂性来确定函数大小
（Abran，2010）。NESMA引入了一个影响因素，允许以相同的方式
使用相同的比率估计新的开发和增强。除此之外，差异在于外部查询与
外部输出、外部查询的复杂性&、隐含查询、代码数据（代码表）、物
理介质、具有多个选择的查询（Koh等人，2008年）。FiSMA（芬兰软
件测量协会）方法也是基于要求，并在2010年的ISO/IEC 29881标准
（ISO/IEC 29881：2010，2010）中得到 认可。FiSMA是面向服务
的，而不是一个过程。在fiSMA方法中，功能用户需求被认为是基本功
能组件（BFC）。BFC有七个类别，这些类别进一步分为基本函数类型
（Forselius，2004）。函数的COSMIC（通用软件测量国际联盟）方
法
表
1
ISO
标准认可的
FSM
方法（
ISO/IEC 14143-6
：
2012
，
2012
）。
FSM
方法
ISO标准
MK II功能点分析（ISO/IEC 20968：2002，2002）NESMA功能尺寸测量方法
（ ISO/IEC 24570 ： 2005 ， 2005 ） IFPUG 功 能 尺 寸 测 量 方 法 （ ISO/IEC
20926 ： 2009 ， 2009 ） FISMA 功 能 点 （ ISO/IEC 29881 ： 2010 ， 2010 ）
COSMIC功能尺寸测量方法（ISO/IEC 19761：2011，2011）
尺寸测量在2011年由ISO标准化（ISO/IEC19761：2011，2011）。所
有其他FSM方法都被认为是第一代FSM，而COSMIC能够处理更广泛
的应用领域被认为是第二代FSM。
在本文中，我们选择COSMIC FSM进行尺寸测量，因为它适用于更
广泛的应用领域（Abran等人，2015年）。IFPUG FPA和其他FSM的
主要批评是由于它们在不同软件领域（如嵌入式软件，实时应用程序，
移动应用程序等）的适用性不一致。第二代FSM，即COSMIC方法可
以克服这一不足。选择COS-MIC FSM进行本研究的另一个原因是它关
注功能需求的“用户视图”，并应用于软件开发的整个生命周期，从软件
需求规范（SRS）到维护阶段（Kassab等人， 2009年）。
根据（Kamala Ramasubramani，2016），COSMIC FSM也可以
用于估计测试工作量。此外，计算软件的COSMIC功能规模的过程包括
识别“功能过程”。软件的这些功能过程构成了规划测试用例的良好基础
（COSMIC组织，2018）。基于COSMIC规模的估算模型可用于估算
软件开发的整个生命周期或任何主要生命周期活动（如测试过程）的工
作量（Jayakumar和Abran，2013）。选择COSMIC进行测试工作量
估计的主要优点和原因是COSMIC的目标是：-在应用程序生命周期中的
任 何 时 间 和 应 用 程 序 的 任 何 分 解 级 别 上 ， 测 量 都 应 该 是 可 能 的
（Symons等人， 2016年）。
考虑到（Kamala Ramasubramani，2016; Symons等人，2016）
促使我们评估COSMIC是否可以有效地进行移动应用程序的测试评估。
为此，可以研究伴随的研究问题：
RQ 1. COSMIC规模测量与移动应用程序的测试工作量测量是否
RQ 2. COSMIC功能大小度量是移动应用程序测试工作量估计的良
好预测器吗？
RQ 3.通过考虑移动应用程序的特定特征（NFR）和测试特征以及
COSMIC大小，是否可以提高测试工作量估计的准确性？
为了回答RQ 1和RQ 2，使用通过收集不同行业和自由职业者的移动
应用数据创建的数据集进行实证研究。为了回答RQ 1，使用非参数关联
统 计 Spearman rho 检 验 （ Conover ， 1999 ） 验 证 测 试 工 作 量 和
COSMIC测量之间的相关性对于RQ2，使用线性回归技术建立了一个测
试工作量估计模型，用于预测作为结果变量的测试工作量和作为预测变
量的COSMIC大小。 该模型的验证，验证和评估其准确性，使用不同
的措施。
对RQ 1和RQ 2的肯定回答促使作者考虑其他可能会或可能不会影响
移动应用程序测试工作的因素。除了预测测试工作量的功能大小外，还
研究了（Kaur和Kaur，2018）确定的可能影响测试过程的移动应用程
序 的 其 他 明 显 特 征 。 根 据 COSMIC/IFPUG 术 语 表 （ COSMIC 和
IFPUG，2015; Symons，2015）中的NFR子集，将这些不同的移动应
用程序特征映射到非此外，测试特性（Abhilasha和Sharma，2013;de
Almeida等 人 ， 2009; Nageswaran ， 2001; Srivastava 等 人 ， 2014
年，2012年）适用于所有类型的项目被认为是在这项研究中。为此目
的，RQ3被形成。为了回答RQ3，根据SRS文档评估每个移动应用程序
特征的影响，并将其作为组合预测变量，即MobileFactor。同样，测试
特征的影响，即测试过程的工件，作为组合变量在TestFactor下进行评
估和涵盖。预测测试工作量的回归模型

948

A. Kaur

，

K.Kaur

Journal of King Saud University

考虑到MobileFactor、TestFactor和COSMIC大小，校准、验证、评估

并最终与先前仅考虑COSMIC大小生成的回归模型（用于RQ 2）进行

比较。

本文的重要贡献在于研究了COSMIC函数大小、移动应用程序特征

和测试特征对移动应用程序测试工作量估计的影响。此外，回归模型被

提出用于使用从软件行业和从事移动应用程序开发和测试的自由职业者

收集的数据集来预测测试工作。另一个主要贡献在于验证所提出的模

型，并将其与用于移动应用程序测试工作量估计的现有模型进行比较。

剩下的纸张按以下方式排序。第2节介绍了COSMIC FSM的背景知

识，COSMIC规模与工作量的关系，COSMIC规模和移动应用程序，最

后测试工作量和COSMIC规模。第3节介绍了实证研究的设计和有效性

的威胁在第4节讨论。第5概述了结论和未来工作方向。

背景

2.1. COSMIC FSM

概述

COSMIC功能尺寸测量（FSM）方法正变得流行，因为其能够解决

不同类型的软件，例如，商业应用、实时软件、嵌入式软件、移动应用

等（Abran等人，2015年）。COSMIC方法的基本思想依赖于功能用户

需求（FURs），FURs的功能大小以COSMIC功能点（CFP）为单位

进行计算。在理解如何进行COSMIC测量之前，需要解释一些定义。

FUR校准一组数据移动（E、X、R、W），这些数据移动将由一个或多

个数据属性组成的数据组移动到功能过程或从功能过程中移出。功能过

程是功能用户所看到的软件行为。功能用户可以是人，也可以是在FUR

中发送或接收数据的外部设备。边界作为功能用户和要测量的软件之间

的接口。数据移动的一般图如图1所示。在用户、功能流程和持久存储

之间发生四种类型的数据移动：

条目（E）：功能用户通过边界向功能过程发送数据。

退出（X）：数据从功能流程通过边界发送给用户。

Read（R）：数据从持久存储中通过功能进程移动。

写（W）：数据通过功能进程移动到持久存储。

一个功能进程总是有一个数据输入移动，并且应该有写入（W）到

持久性存储或退出（X）数据移动。这将考虑至少两次数据移动，并计

为两次CFP。因此，这些数据移动用于更好地了解软件系统的大小。

COSMIC测量过程流经三个阶段（Abran等人，2015年）-

测量策略阶段：此阶段侧重于测量的三个重要参数，即：目的、

范围和粒度级别。应该定义度量的目的，范围应定义要测量的内

容，即软件中粒度级别是指软件文档的详细程度

2. 映射阶段：-在该阶段中，定义在（Abran等人，2015），将FUR转

化为表达为COSMIC通用软件模型的功能过程。功能流程被划分为

子流程，这些子流程将导致数据移动或数据操作。数据移动（E、

X、R、W）在图1中示出并且在前面描述。数据操作不是感兴趣的

对象，因为它们伴随着相应的数据移动。

3. 测量阶段：- 该阶段被认为更复杂，因为每个功能过程的所有数据移

动都被识别，并且每个数据移动都被计为一个CFP。最后，将所有

CFPs相加，得到被测软件的COSMIC函数大小。所有三个阶段都

在图中总结。二、

2.2.

COSMIC

函数大小和工作量估计

在许多研究中，软件大小被认为是工作量估计的主要输入

（Lenarduzzi等人，2015; Mittas等人，2010;Ömüral和Demirörs，

2017; Raslan等人， 2018; Salmanoglu等人，2017年; Trendowicz和

Jeffery，2014年）。大小是根据软件功能来衡量的。COSMIC方法的

主要目的是考虑功能规模，但许多研究已经证实了它适用于预测努力的

发展和测试，

Fig. 1.

功能过程中数据移动的一般图（

Abran

等人，

2015

年）。图二、

COSMIC

测量过程的三个阶段（

Abran

等人，

2015

年）。

用户

条目

边界

出口

功能子流程

ESS

过程

功能

写入

读取（

）

持久存储

A. Kaur

，

K.Kaur

Journal of King Saud University

949

（ Abran 等人， 2001; Di Martino 等人， 2016; Ferrucci 等人，

2017;Hussain 等人， 2013; Jayakumar 和 Abran ， 2017;Quesada-

Lopez等人，2016年）。但是，还有许多其他软件相关的参数对基于大

小的预测努力有显着影响。这对软件研究人员来说是一个很大的挑战，

他们需要探索不同显著性水平下软件参数对工作量大小的影响。

2.3.

COSMIC

和移动应用

为了确定移动应用程序的功能大小，国际功能点用户组（IFPUG）

提供了指南（ PREUSS ， 2012 ），许多公司正在实施这些指南

（Preuss，2013; Sethumadhavan，2011）。开发COSMIC功能点

（COSMIC）方法以处理嵌入式实时应用程序等的其他功能大小测量

（FSM）的不足（通用软件测量国际联盟，2015年）。移动应用被认

为是在 COSMIC FSM 中处理的实时应用和业务应用的混合

（Vogelezang等人，2016年）。功能用户可以使用触摸屏，语音，键

盘等与移动软件混合。移动应用程序中的持久存储是存储卡（外部存储

器）或云存储。入口（E）和出口

(X)移动应用软件中的数据移动表示移动用户和移动应用之间的数据交

换。读

(R)和写（W）数据移动发生在移动终端存储器和移动应用程序之间或云

存储和移动应用程序之间。关于测量移动应用程序功能大小的COSMIC

方法，文献包括许多采用COSMIC FSM的研究。（Abdullah等人，

2013）使用映射到COSMIC FSM规则的UML表示。愤怒的小鸟移动应

用程序被认为是案例研究和UML图的构建，然后建模，以提供应用

COSMIC方法所需的信息。Nitze（2013）提出了一种基于COSMIC指

南的移动应用程序功能规模调整技术。然而，作者强调，移动应用程序

的特性不同于其他软件，这使得测量过程具有挑战性。此外，非功能性

需求在移动领域的环境中也很重要. COSMIC方法适应移动环境是由作

者以“

课程管理

ment

关于移动游戏 Unity3D的另一个案例研究由（ Abdullah等人，

2014）基于UML映射到COSMIC FSM规则。从UML的组件图中识别

功能过程和数据移动。

作者（

Heeringen

和

Gorp

，

2014

）提出了一种基于

COSMIC

FSM

的快速方法来测量移动应用程序他们为提出这种方法作了某些

假设。假设包括存在由一个或多个数据层组成的应用层因此，读

（

）和写（

）不被认为是持久性存储所做的

;

相反，它被认为是

一种技术解决方案，并被视为退出（

）和进入（

）数据移动。对

于每个功能过程，如果出现错误消息，则计算

个退出（

）和

个进

入（

）数据移动测量阶段将功能过程分为五种类型：

视图功能：-将数据呈现给功能用户属于视图功能类别

数据操作功能：

它们包括在持久存储上添加、修改和删除数据等

功能。

查询功能：-修改检查后查询的结果属于查询功能。

用户支持功能：- 功能用户选择某些功能出现的强制选择屏幕属于用

户支持功能类别。特殊功能：- 可以包括的其他功能是动态生成的菜

单、登录和注销功能等。数据移动的类型和每个功能的CFP计数可

以进一步参考（Heeringen和Gorp，2014）。

作者（ D'Avanzo等人， 2015 ）提出了另一种方法，通过根据

COSMIC方法制定指导方针来确定移动应用程序的大小。在这种方法

中，持久性存储被认为是内部数据库的一部分，因此读（R）和写

（W）数据移动与（Heeringen和Gorp，2014）形成对比。以下是一些

指引：

A1.

查看主屏幕：

进入（

），

从持久存储读取（

）

; 1

退出

（

）。

A2.

查看详情：

-A1+

更多数据移动。

A3.创建、修改、删除：1个条目（E），1个写入（W）到持久存

储，1个针对错误/批准消息的退出（X）

A4.修改数据：- A2 + A3

A5.处理输入和数据以提供输出： 1 个 Entry（ E ）， 1 个 Read

（R），1个Exit（X）用于输出，1个Exit（X）用于错误/批准消息。

A6.外部应用程序交互：1个入口（E），1个从永久存储器读取

（R），1个关于外部应用程序的出口（X）

A7.

从存储卡导入到数据库：

个条目（

），

个条目（

）从存

储卡，

个退出（

）（数据库和错误

确认消息，并显示给功能用

户），

个写入（

）到永久存储。

A8.

从数据库导出到存储卡：

个条目（

），

个从永久存储器读

取（

）

; 3

个退出（

）（存储卡和错误

确认消息并显示给功能用

户）。

同样，作者还在8个移动应用程序上应用了这些指南来识别CFP，然

后利用CFP来预测代码大小。他们实施了线性回归调查来分析代码大小

和CFP之间的关系。

在

Ferrucci

等人的研究中，

2015 a

），作者从

GooglePlay

商店下载

了

个移动应用程序，并生成了应用程序的

FUR

，最后，使用

（

D'Avanzoetal.

，

2015

）方法。以后的代码大小是从源代码和编译

后的代码中以字节和字节的形式预测的。

在作者的扩展论文（Ferrucci等人，2015 b）、（Heeringen和

Gorp ， 2014 ）和（ D'Avanzo 等人， 2015 ）方法首先通过使用

“”transcript”的案例研究提出，并使用13个移动应用程序来测量代码大

小，比较了两种方法。作者后来得出结论，与第一种方法相比，第二种

方法提供了更好的代码大小估计的实证研究的帮助。

在（Vogelezang等人，2016年），作者认为移动应用程序是实时应

用程序和商业应用程序的混合体。以银行应用程序为例，应用COSMIC

有限状态机对Web应用程序进行规模度量，并介绍了如何使用COSMIC

有限状态机对Web应用程序进行规模度量，强调了移动应用程序与其他

应用程序的不同特点。

在（

Sellami

等人，

2016

年），作者提出了一个

“

餐厅管理系统

”

的

案例研究，使用

COSMIC-FSM

方法（版本

4.0.1

）进行功能测量。此案例研

究是一个移动应用程序和

Web

应用程序的组合该方法实践了用例，

这些用例导致功能流程和数据移动，最终达到

CFP

。

在（Haoues等人，2017），作者根据UML用例图提出了方程，通

过用COSMIC FSM方法映射函数大小来测量函数大小。他们使用了“餐

厅管理系统”的案例研究（Sellami等人，2016年），用于应用所提出的

方程。然后（Heeringen和

●

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如何在COSMIC方法中正确识别和划分数据移动类型，并理解它们在功能过程中的具体作用？

在使用COSMIC方法进行软件估算时，如何划分数据移动类型以及它们在功能过程中的作用是什么？

在遵循ISO/IEC 19761:2011标准的指导下，如何使用COSMIC 4.0.1模板对实时应用的功能规模进行准确度量？请详细说明操作步骤和需要注意的要点。

COSMIC方法中数据移动类型有哪些？它们在软件估算中扮演什么角色？

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