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公开(公告)号：CN118227498A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410414779.5
申请日：2024-04-08
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的Python代码共同演化测试用例预测的方法，其步骤为首先从软件的版本控制系统中获取该软件历史版本的源代码和待测版本的源代码，并使用代码关联技术，将产品代码关联到相对应的测试代码上；再通过特征提取方法将代码历史变更信息转变为特征向量，得到训练集和测试集；然后用深度神经网络模型对训练集进行模型训练，并使用模型来对测试集进行预测；最终在程序开发和维护阶段，根据深度神经网络模型的预测结果对可能需要维护的资源对象操作进行提醒，辅助开发和维护。本发明解决了目前缺乏针对Python语言资源共同演化过程中对于测试用例变更进行预测的问题，提高了软件质量。
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